Как видно из таблицы, которая была представлена ранее, ряд факторов имеют довольно вредное влияние, т.е. их оценка равна или превышает 3.1. Коротко разберем их, а также предложим мероприятия по устранению воздействия соответствующих вредных влияний.

Трудно предложить какие-либо мероприятия по устранению вредных воздействий обусловленных первым пунктом, т.е. решение сложных задач не имеющих конкретного алгоритма их реализации. В данном случае, вероятно, следует привлекать для разработки алгоритма несколько лиц, на которые равномерно распределяется бремя ответственности по решению конкретной поставленной задачи (задача, возможно, разбивается на ряд более мелких подзадач, каждую из которых поручают отдельному человеку). Общую работу координирует один из участников или более желательно, чтобы это был человек, не задействованный в проекте в качестве разработчика, а человек осуществляющий только координирующую функцию.

По второму пункту можно предложить использование в работе некоторых методов искусственного интеллекта, т.е. попытаться научить машину на основании определенных данных самой принимать решения, в результате чего оценка данного пункта может упасть до значения 2.0.

Оценка по третьему пункту может быть снижена аналогично, т.е. путем использования некоторых методов искусственного интеллекта.

Четвертый пункт как всегда становится больной темой. Времени катастрофически не хватает, однако здесь существует ряд мероприятий, которые могут помочь более эффективно использовать рабочий день, и таким образом получить наибольшую производительность труда. К таким мероприятиям относится составление всевозможных планов (план на месяц, на неделю, на день). Таким образом, можно попытаться точно уложить весь объем работ в необходимый временной интервал и затем на основании намеченного графика двигаться к поставленной цели.

Также следует провести необходимые мероприятия по обустройству рабочего места разработчика, т.к. данный фактор имеет важное влияние на процесс разработки программного проекта. Следует убедиться, что все необходимое разработчику находится в пределах его досягаемости. Для конкретной работы дело идет о различных справочниках и периферийных устройствах ЭВМ.

Часть сенсорных нагрузок, которые подпадают под пятый пункт могут быть уменьшены путем применения более дружественного интерфейса ПО, а еще лучше если программа по мере возможности будет оповещать о ходе выполнения разнообразными звуковыми сигналами. В таком случае разработчик сможет уменьшить время сосредоточенного наблюдения, хотя возможно этот выигрыш и не будет достаточно велик.

Аналогично, с помощью применения звукового оповещения о результатах работы, решаются проблемы связанные с одиннадцатым пунктом. В таком случае разработчику будет необязательно длительное наблюдение за видеотерминалом, т.к. он сможет прекрасно судить о результатах, например отладки, по звуковым сигналам.

10.3 Экологичность работы

Целью данного исследования является минимизация, а по возможности устранение негативного влияния на окружающую среду и человека компьютерной техники. Получен ряд результатов, позволяющих, понизить ряд вредоносных воздействий, которым подвергается окружающий мир при эксплуатации компьютера.

Как и любой электроприбор, компьютер подключается к сети переменного тока. В зависимости от своей комплектации ЭВМ может потреблять мощность от 80 до 200 ватт, что ведет к значительному расходу электроэнергии при интенсивной эксплуатации.

В настоящее время существуют стандарты энергосбережения (например, Energy Star), которые позволяют в ряде случаев экономить достаточно большое количество электроэнергии. Такому стандарту соответствуют все выпускаемые последние несколько лет компьютеры и комплектующие к ним. Стандарт подразумевает переход в «спящий» режим (Sleep/Stand by mode) как всей компьютерной системы в целом, так и отдельных ее составляющих в отдельности. Так, для примера, монитор Samsung 3NE в активном режиме потребляет около 80 ватт электроэнергии, в то время как в режиме «сна», его энергопотребление составляет около 8 ватт.

Основным источником неблагоприятных излучений является средство визуального отображения информации на электронно-лучевой трубке. Ниже перечислены основные факторы его неблагоприятного воздействия.

Излучательные характеристики монитора:

электромагнитное поле монитора в диапазоне частот 20 Гц- 1000 МГц

статический электрический заряд на экране монитора

ультрафиолетовое излучение в диапазоне 200- 400 нм

инфракрасное излучение в диапазоне 1050 нм- 1 мм

рентгеновское излучение > 1,2 кэВ

Также компьютер в целом является источником шума в диапазоне звуковых волн. Здесь основную лепту вносят клавиатура, системы охлаждения, а также всевозможные дисковые накопители. Также источником шумов могут стать периферийные устройства такие как принтер (особенно матричные).

Для устранения отдельных видов излучений, исходящих от работающего компьютера применяются различные средства.

Так, для того, чтобы минимизировать статическое, электромагнитное и рентгеновское излучения монитора применяются фильтры для дисплея. В последнее время весьма эффективным, хотя и дорогим, решением является использование дисплеев на жидких кристаллах. Эти устройства отображения информации не излучают рентгеновских лучей, а электромагнитные поля у них значительно слабее, чем у обычных мониторов.

Возмущения, создаваемые компьютером в электрической сети гасятся при помощи установки сетевых фильтров. Кабельные системы желательно тщательно экранировать и размещать подальше от людей.

Звуковые шумы устраняются совсем или частично путем установки малошумных компьютерных подсистем, замены шумных (щелкающих) клавиатур на новые бесшумные модификации и т.п.

11. Заключение

Здесь хотелось бы подытожить итог работы, и определить основные направления, на которые следует обратить внимание.

Во-первых, стоит особое внимание обратить внимание на некоторые недочеты в работе алгоритма, и естественно попытаться их устранить. Эта задача, скорее всего, будет решаться по мере проведения тестирования на различных отпечатках. Поэтому данный этап довольно растянут во времени.

Второй задачей выступает усовершенствование метода для нахождения новых видов частных признаков. Для реализации этой задачи, можно будет, например полученную линию, представлять в виде связанного графа. В таком случае нахождение, например озера, сведется к нахождению цикла в соответствующем графе. Тогда в этом случае озеро можно представить в виде двух точек, левое и правое разветвления. Процесс сравнения также упроститься, если на сравниваемых отпечатках будут найдены озера, то в таком случае первыми претендентами на пару точек для образования полярной системы координат будут именно крайние разветвление озера. А если учесть редкость данного признака, то мы получаем большую вероятность удачного сравнения, в случае если выборка идет по небольшой базе. Также с помощью анализа соответствующего графа можно будет удалять некоторые случайно выпавшие направления, которые в противном случае могут быть принять за окончание линии.

Если смотреть еще дальше, то данное представление линии возможно сможет позволить определять также и тип узора, если будет достаточно информации, или определять количество дельт и т.д.

Также возможно следует уделить внимание и быстрому нахождению соответствующих пар признаков в дактилокартах при поиске. Здесь можно ограничиться не просто перебором, а, например, искать определенные свойства расположения точек, и сравнивать их с другими на второй дактилокарте. Например, какая-то из точек образует равносторонний треугольник с двумя другими, или лежит на лини, между соседними точками и т.д. Для этого потребуется довольно большой интервал времени для анализа различных отпечатков, и вероятно здесь было бы не лишним самым активным образом привлечь специалистов в криминалистике, которые смогут поделиться своим опытом и некоторыми ухищрениями. Т.е. надо придать поиску больше интеллекта.

12. Литература

1. «Криминалистика» учебник М: Мир, 1975.

2. Дуда Р. «Распознавание образов и анализ сцен» М:Мир 1976 г.

3. Прэтт. У. «Цифровая обработка изображений» М.:Мир 1982 г. том 1,2

4. Розенфельд А. «Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин» М.:Мир 1972 г.

5. Тимохин В.И. «Применение ЭВМ для решения задач распознавания образов» Издательство Ленинградского университета 1983 г.

6. Завалишин Н.В. Мучник И.Б. «Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений» М.: Мир, 1974 г.

7. Короткий С. “Введение в распознавание образов”. Монитор 1995, № 5.

8. “Распознавание образов”. М: Мир, 1970.

Приложение

unit main00; * Полный текст приложения по адресу sanec010@mail.ru

interface

uses

Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Menus, ExtCtrls, ExtDlgs, StdCtrls, Spin, Buttons, OleCtrls, chartfx3;

const

W = 300;

H = 300;

type

T_line = record

value: integer;

direction: integer;

end;

Line_appr = record

value: integer;

begin_dir,end_dir: integer;

Max_dir: integer;

end;

T_Stack_El = class(TObject)

x,y: integer; //координаты точки

direction: integer; //направление с которого

//попали в точку

end;

T_point = record

x,y: integer;

type: integer;

end;

T_Line_Appr_array = array [1..72] of Line_appr;

T_All_Y = array [0..35] of integer;

Размещено на Allbest.ru