Инновационный проект «Система распознавания отредактированных цифровых изображений»

Илья Корчагин

Инновационный проект «Система распознавания отредактированных цифровых изображений»

В данной работе представлен процесс создания инновационной разработки и выведения разработанной системы на рынок. На практике была создана Система распознавания отредактированных цифровых изображений, проведен патентный поиск, подготовлена документация на получение лицензии на программу для ЭВМ, проведена оценка рисков инновационного проекта, разработан бизнес-план, определена стратегия развития предприятия и создана организационная структура предприятия.

Патентное дело. Изобретательство. Рационализаторство

Диссертации

Вуз: Казанский (Приволжский) федеральный университет (КФУ)

ID: 5eac7797ca23590001cb28b0

UUID: 66163a70-6e0f-0138-343e-0242ac180006

Язык: Русский

Опубликовано: около 4 лет назад

Просмотры: 38

10.76

Илья Корчагин

Комментировать 1

Рецензировать 0

Скачать - 3,6 МБ

Поделиться работой

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Казанский (Приволжский) Федеральный Университет» ИНСТИТУТ ФИЗИКИ КАФЕДРА ОБЩЕЙ ФИЗИКИ Направление: 27.04.05 – «Инноватика» ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (Магистерская диссертация) Инновационный проект «Система распознавания отредактированных цифровых изображений» Студент 2 курса 06-639 группы "___"________2018г._________________________________(И.П. Корчагин) Научный руководитель Доцент каф.радиофизики, к.ф.-м.н. "___"___________2018г.__________________________(Ю.С.Масленникова) Заведующий кафедрой Док. физ.-мат. наук, доцент "___"___________2018г.____________________________(Д.А. Таюрский) Казань-2018

Оглавление Введение ...................................................................................................................................................... 2 Глава 1. Проблематика, Обзор методов, их плюсы и минусы ................................................................ 3 Глава 2. Метод идентификации фальсифицированных документов (текст плюс подписи печати) .10 2.1 Особенности JPEG ..........................................................................................................................10 2.2. Описание методики идентификации подлинности цифровых копий документов .................12 2.3. Тестирование, примеры работы. ...................................................................................................18 Глава 3. Обеспечение защиты интеллектуальной собственности ........................................................22 3.1. Проведение патентного исследования .........................................................................................23 3.2. Лицензирование программного кода ...........................................................................................36 Глава 4. Продвижение инновационного проекта ...................................................................................38 4.1. Оценка рисков PEST-анализ и SWOT- анализ ............................................................................40 4.2. Создание МИП ...............................................................................................................................48 4.3. Бизнес план .....................................................................................................................................50 4.4. Определение стратегии развития МИП .......................................................................................56 Глава 5. Организационная структура предприятия ...............................................................................60 Заключение...............................................................................................................................................62 Литература .................................................................................................................................................63 1

Введение Каждый год наблюдается устойчивый рост объемов создаваемой и обрабатываемой цифровой информации, в частности, цифровых изображений. Недостоверные и фальсифицированные изображения ежедневно наносят существенный вред во многих сферах деятельности, начиная от систем электронного документооборота, заканчивая публикациями в средствах массовых информациях. На сегодняшний день существует крайне мало эффективных сервисов и программных средств, обеспечивающих достоверное выявление фактов фотомонтажа цифровых изображений. Поэтому задача разработки качественных систем анализа цифровых изображений является крайне актуальной. Для того, чтобы разработанная система распознавания отредактированных изображений была внедрена в предприятия с электронным документооборотом, необходимо создать малое инновационное предприятие. Целью настоящей работы являлось разработка стратегии создания малого инновационного предприятия, специализирующаяся на разработке отраслевых решений по предотвращению и расследованию инцидентов цифрового мошенничества и обеспечению юридической значимости цифровых изображений. В данной работе представлен процесс создания инновационной разработки и выведения разработанной системы на рынок. На практике была создана Система распознавания отредактированных цифровых изображений, проведен патентный поиск, подготовлена документация на получение лицензии на программу для ЭВМ, проведена оценка рисков инновационного проекта, разработан бизнес план, определена стратегия развития предприятия и создана организационная структура предприятия. В магистерской диссертации ставились следующие задачи: 1) Создать адаптивную систему распознавания фальсифицированных фрагментов цифрового изображения 2) Получить лицензии на программный код 3) Провести патентное исследования 4) Изучит бизнес риски 5) Создать инфраструктуру для проведения продаж 7) Разработать стратегию развития Инновационного предприятия 8) Зарегистрировать малое инновационное предприятие 9) Разработать организационную структуру предприятия 2

Глава 1. Проблематика, Обзор методов, их плюсы и минусы Сегодня почти у каждого человека в развитых и развивающихся странах есть цифровая камера. Каждый день появляется около миллиарда новых цифровых изображений. Далеко не все цифровые изображения используются для семейных фотоальбомов или художественного оформления веб-сайтов. В связи с все большим использованием цифровых фотографий, производители графических инструментов редактирования быстро набирает все большие и большие обороты. Инструменты редактирования становятся все дешевле и проще в использовании, сейчас уже любой человек, имеющий персональный компьютер, планшет, мобильное устройство, смартфон, может произвести незаметное, без специальных средств, редактирование изображения. Редактирование или пост-обработки вполне, может значительно улучшить внешний вид изображения, увеличить его воздействие на зрителя и лучше передать сообщение художника. Но в некоторых случаях, документальные фотографии становится вымышленной рисовкой художника. Для большинства цифровых изображений редактирование используется в порядке вещей, для улучшения качества изображения или для рисования, но есть определенные типы цифровых изображений манипулировать, которыми противозаконно и может нести вред обществу. Цифровые фотографии представляются в суде в качестве доказательств. Для освещения новостей, некоторые типы изменений и модификаций (например, обрезка, выпрямление вертикалей, настраивая цвета и гамма и т.д.) может изменить суть события. Изображения, представленные в суде в качестве доказательства не должны изменяться каким-либо образом. 3

Например, когда численность участвующих в военной операции, военных и техники с помощью копирования сегментов одного и того же изображения увеличилась визуально вдвое рис.1.1. Рис.1.1 Пример фальсификации фотографии[1] Современные мощные графические редакторы и методы манипуляции сложные изображения могут легко модифицировать исходные изображения таким образом, что любые изменения, которые невозможно уловить с помощью неопытного компетентного глаза. Даже человек занимающий судебно-медицинского эксперта может не должность заметить определенные признаки подделки, потенциально позволяя изменённым изображениям быть принятыми, в качестве судебного доказательства. Так же данные научно-исследовательских работ и выполнения эксперимента могут быть изменены, что несет большой вред научному прогрессу. Сейчас научные журналы изменили систему экономических отношений в научном сообществе и мотивации, которыми руководствуются ученые при публикации результатов своих исследований. Некоторые журналы просто платят своим авторам больше, чем остальные. 4

Научные издания, которые обладают крупными фондами для выплаты гонораров, не заинтересованы в публикации работ, чьи выводы повторяют и так известные факты. Поэтому они ищут ученых, способных предоставить материалы, которые своими нестандартными результатами и революционными выводами привлекут наибольшее число читателей. Такой запрос со стороны издателей может соблазнить ученых подделать результаты своей работы ради того, чтобы их опубликовали. Экономика современной науки во многом построена на системе грантов, предоставляемых государством, частными фондами и корпорациями. Поиск средств, для исследований, жизненно необходим: нужно обеспечить как наличие помещений и оборудования, так и оплату труда ученых и их ассистентов. Этот процесс отнимает много времени и сил, и иногда легче подкорректировать результаты работы, чтобы ускорить его. Дело не в алчности ученых, а в системе распределения финансовых потоков в научной среде. Организации, предоставляющие гранты, обычно привлекают исследования, которые можно бы было назвать прорывными. Объемы финансирования для проектов, которые бы просто продолжали ту линию работы, которая была проведена раньше, обычно меньше. Сообщество современных ученых иногда рассматривают в виде пирамиды с привлекательным статусом ученого- «звезды» на ее вершине, приблизиться к которой желают амбициозные ученые из слоёв ниже. Университеты и научные организации постоянно требуют от своих участников быстро работать с наиболее интересными результатами, которые бы позволили отдельным ученым и организациям вырасти в статусе среди коллег. То, что результаты нужно опубликовать как можно раньше, приводит к тому, что их принимают в предварительном виде [3]. 5

Но основной финансовый удар от недостоверных цифровых изображений несет бизнес сообщество. Фальсификация фотоотчетов (рис.1.2) один из способов нанесение вреда. Сам фотоотчет представляет собой отчет оператора наружной рекламы о размещении рекламной кампании в виде фотографий рекламных конструкций с размещенными постерами. Рис.1.2 Фальсификация изображения на рекламных стендах[1] Так же встречаются случаи фальсификации изображений в сфере ЖКХ, когда не добросовестные чиновники, пытаются фальсифицировать реальные изображения, на рис.1.3 показано, как с помощью глава одного из районов Москвы решил проблему снежных завалов. 6

Рис.1.3 Фальсифицированное изображение с использование Adobe Photoshop[1] Когда в России начала свою деятельность Фирма «SMTDP Tech» специализирующаяся на разработке отраслевых решений по предотвращению и расследованию инцидентов цифрового мошенничества и обеспечению юридической значимости цифровых документов, данная организация в 2015 году обнаружила, что около 30% отправленных фотоотчетов в страховые компании являлись сфальсифицированы. Не мало важной является сфера средств массовой информации, во многих уголках мира с помощью расследований в СМИ были зафиксированы факты структурного редактирования изображений. К сожалению, и в Татарстане расследования в СМИ выявили несколько фактов использования фотомонтажа. 23 октября 2016 года выходит в журнале Livejournal статья "Как казанские чиновники осваивают Фотошоп", тогда жителей Казани возмутило то, "с какой наглостью чиновники нарисовали в "Фотошопе" знак "Остановка запрещена" на месте существующего знака Пешеходный переход" сообщает издание. 30 июня 2016 года выходит статья журнала Мензеля с названием "В Татарстане исполком подделал документы при помощи фотошопа" в статье 7

сообщается что в Чистополе жильцам раздали акты и заключения межведомственной комиссии, в которых подписи и печати схожи до миллиметра. Акты и заключения межведомственной комиссии о том, что дом подлежит сносу, Татьяна Муравьева выбивала через суд и прокуратуру. Позже женщина выяснила, что подписи и печати в документах проставлены, скорее всего, при помощи компьютерной программы, а значит, являются подделкой. К такому заключению Татьяна пришла после того, как сравнила разные документы и обнаружила, что подписи в них схожи до миллиметра (Рисунок 1.4). 8

Рисунок 1.4. Подтверждение схожести расположения и формы печатей на разных документах. 12 мая 2017 года выходит статья журнала "ПРОВЭД" с названием "В Казани с плохой дорогой разобрались фотошопом" в статье описывается случай, про то что Чиновники не поленились: выехали на адрес, указанный в заявке, сфотографировали тротуарную дорожку, а после отредактировали фотографию и убрали всё лишнее в кадре, обрезав снимок. Однако проблемной была обозначена автомобильная дорога, а не тротуар. Существует лишь несколько фирм занимающихся поисков фактов структурного редактирования цифровых изображений Oz PhotoExpert (Media Forensic Software), PMI фирма SMTDP (с 2016 года прекратила свое существование), Authenticate (Amped Software) и онлайн сервис Izitru. По данным компании OZ PhotoExpert существующие на мировом рынке фирмы обладают следующими программными продуктами и функционалом, представленным на рисунке 1.5. Рис.1.5 Фрагмент презентации фирмы OZ PhotoExpert 9

Объекта исследования «Автоматизированной системы распознавания фактов редактирования цифровых изображений» выполняет функционал главного фаворита на рынке OZ PhotoExpert, а также обладает существенным преимуществом за счет: Использование в алгоритме нейронных сетей, определение конкретной несанкционированной отредактированной области в цифровом изображение. Глава 2. Метод идентификации фальсифицированных документов (текст плюс подписи печати) 2.1 Особенности JPEG Формат JPEG ( англ. Joint Photographic Experts Group, по названию организации-разработчика) — один из популярных графических форматов, применяемый для хранения фотоизображений. Файлы, содержащие данные JPEG, обычно имеют расширения .jpeg, .jfif, .jpg, .JPG, или .JPE. Алгоритм JPEG позволяет сжимать изображение как с потерями, так и без потерь. Алгоритм JPEG в наибольшей степени пригоден для сжатия фотографий и картин, содержащих реалистичные сцены с плавными переходами яркости и цвета. Наибольшее распространение JPEG получил в цифровой фотографии и для хранения и передачи изображений с использованием сети Интернет. С другой стороны, JPEG малопригоден для сжатия чертежей, текстовой и знаковой графики, где резкий контраст между соседними пикселями приводит к появлению заметных артефактов. Такие изображения целесообразно сохранять в форматах без потерь, таких как TIFF, GIF или PNG. JPEG (как и другие методы искажающего сжатия) не подходит для сжатия изображений при многоступенчатой обработке, так как искажения в изображения будут вноситься каждый раз при сохранении промежуточных результатов обработки. JPEG не должен использоваться и в тех случаях, когда 10

недопустимы даже минимальные потери, например, при сжатии астрономических или медицинских изображений [2]. К недостаткам сжатия по стандарту JPEG следует отнести: появление на восстановленных изображениях при высоких степенях сжатия характерных артефактов, изображение рассыпается на блоки размером 8x8 пикселов (этот эффект особенно заметен на областях изображения с плавными изменениями яркости), в областях с высокой пространственной частотой (например, на контрастных контурах и границах изображения) возникают артефакты в виде шумовых ореолов. К плюсам формата JPG, можно отнести: -Высокая и управляемая степень сжатия. Пользователь сам выбирает соотношение качество/размер файла; - небольшой размер файла; - узнаваемость всеми браузерами, графическими и текстовыми редакторами, совместимость и правильное отображение на всех компьютерах, планшетах и мобильных устройствах; - правильная работа с полноцветными реалистичными изображениями, где много цветовых и контрастных переходов; - при небольшой степени сжатия качество изображения остается достаточно высоким. Все это обеспечивает колоссальную популярность формата. Формат PDF (англ. Portable Document Format) — кроссплатформенный формат электронных документов, созданный фирмой Adobe Systems с использованием ряда возможностей языка PostScript. Чаще всего PDF-файл является комбинацией текста с растровой и векторной графикой, реже — текста с формами, JavaScript'ом, 3D-графикой и другими типами элементов. В 11

первую очередь предназначен для представления в электронном виде полиграфической продукции, — значительное количество современного профессионального печатного оборудования может обрабатывать PDF непосредственно. Для просмотра можно использовать официальную бесплатную программу Adobe Reader, а также программы сторонних разработчиков. Традиционным способом создания PDF-документов является виртуальный принтер, то есть документ как таковой готовится в своей специализированной программе — графической программе или текстовом редакторе, САПР и т. д., а затем экспортируется в формат PDF для распространения в электронном виде, передачи в типографию и т. п. PDF. Формат PDF внедряет необходимые шрифты (построчный текст), векторные и растровые изображения, формы и мультимедиа-вставки. Поддерживает RGB, CMYK, Grayscale, Lab, Duotone, Bitmap, несколько типов сжатия растровой информации. Имеет собственные технические форматы для полиграфии: PDF/X-1, PDF/X-3. Включает механизм электронных подписей для защиты и проверки подлинности документов. В этом формате распространяется большое количество сопутствующей документации. 2.2. Описание методики идентификации подлинности цифровых копий документов Метод был разработан для выявления фрагментов из других изображений на изображениях, уже содержащих артефакты JPEG, например, на сканированных копиях изображений. Для этого была подготовлена сканированная копия документа, на которую был помещен фрагмент с подписью из другого документа. На рис. 2.1 показан этот документ, а также пунктиром выделена вставленная подпись. 12

Рис.2.1 Пример сканированной копии документа, куда смонтирован фрагмент, содержащий подпись (выделено пунктиром) Рис.2.2 Увеличенный фрагмент изображения, на котором видны артефакты JPG 13

Так же, как и в первом методе, по автоматической идентификации фрагментов изображения, на первой стадии у нас происходит преобразование RGB изображения в черно-белое изображение. То есть чтение и отображение цветовых оттенков изображения, а затем преобразовать его в оттенки серого. Далее было применено морфологического расширения, используя структурные элементы. А после все черные объекты были удалены рис.2.3. Рис.2.3.Изображение после удаление абсолютно черных объектов (в данном случае букв). Далее изображение представляется в виде градаций оттенков серого. На рисунке 2.3. представлено: синим цветом уровень фона (в данном изображение фон-это белый цвет), а различные отклонения от фона другими цветами. Для того, чтобы выявить, на полученной сигнатурной цветной панели, участки с нетипичными значениями шума, все значения были отранжированы в порядке возрастания. Результат ранжирования показан на рис.2.4. синими точками. Красная прямая соответствует значениям ранжированного ряда, которые типичны для данного изображения. В самом начале и в конце данного ряда мы видим точки, резко отличающиеся по амплитуде, именно эти области являются подозрительными для данного изображения. Сравнение синей и красной кривой позволяет автоматически выделить пороги для выявления только «нетипичных» областей на изображении. После удаления по порогу на рис. 2.5 показаны цветом области нетипичные для данного изображения. 14

Рис.2.4 Среднее значение амплитуды сигналов на изображении после удаления букв в различных областях (размер областей 64*64 пикселя). Синий цвет соответствует фону изображения Рис.2.5 Ранжированные значения уровня шумов для различных областей изображения 15

Рис 2.6 Выделение «нетипичных» для изображения областей с выделением по порогу Рис.2.7 Выделение подозрительной области на исходном изображении 16

Работа предлагаемого алгоритма распознавания основана на анализе статистических характеристик артефактов сжатия JPEG, которые в результате манипуляций с изображениями вносят дополнительные искажения на изображение. Схема работы алгоритма представлена ниже (рис2.8). Рис.2.8 Схема работы алгоритма с использованием нейронных сетей Для кластеризации сегментов изображения использовалась искусственная нейронная сеть - самоорганизующаяся карта Кохонена. В качестве вектора признаков для кластеризации использовались оценки плотности распределения артефактов, а также параметры этих распределений. Использование нейронной сети существенно улучшило качество распознавания по сравнению с линейными методами кластеризации. Точность работы адаптивной системы распознавания получилась следующей: ошибка ложного срабатывания (1-ого рода) – 10%; ошибка неправильного детектирования (2-ого рода) – 7%. Пример работы разработанной системы распознавания показан ниже(рис.2.9). Материалы исследования легли в основу учебного комплекса в рамках изображений» на кафедре радиофизики КФУ. 17 курса «Цифровая обработка

Рис.2.9. пример работы системы распознавания 2.3. Тестирование, примеры работы. Для того, чтобы определить факт наличие фальсификации в изображения существующими методами или разработанными нами, были специально сфальсифицированы множество различных цифровых изображений. Фальсифицированы нами в научных целях были документы, рисунки в цифровом виде, графики, слушающие результатами в научных исследованиях. Для тестирования алгоритмов была собрана база данных, включающая разные типы фальсифицированных и достоверных изображений: оригинальные и сканированные копии текстовых документов со вставленными фрагментами сканированных подписей и печатей. База данных включала свыше 100 различных изображений. Не редко подделки совершаются в отчетах. Берется документ и в него вставляются подписи с другого документа, а после злоумышленники заявляют о том, что подделанный ими документ достоверен и тем самым осуществляют свою незаконную деятельность. Очень часто подделкой цифровых изображений документов занимаются агентства, занимающиеся рейдерским захватом собственности. Поэтому в частности были взяты документы акты 18

приема передачи собственности и подписаны разными людьми. Так же документы были отсканированы не только с подписями, но и без подписей, как на рис.2.10 и рис.2.11. Рис. 2.10. Тестируемые документы Рис.2.11 Справа настоящий документ без печати, слева документ со вставленной печатью. 19

Рис.2.12 Справа истинная подпись отсканированная, слева подпись, прошедшая несколько раз через JPG сжатие (контрастность изображения уменьшена на 40%). Здесь мы изменяли изображения следующим образом, произвольно находили похожие фрагменты изображения и выбирали один из похожих фрагментов, заменяли другой фрагмент цифрового изображения рис.2.13 и 2.14. Такой вид изменения изображения тяжело обнаружить из-за того, что фрагменты, взятые из одного изображения, имеют практически одинаковую таблицу квантования и коэффициенты декретного косинусного преобразования или вейлетов. Для базы данных были выбраны различные типы цифровых изображений. Рис. 2.13 соответствует результатам по обработке цифровых данных, представленных в виде цифровой спектральной панели. Объекты на этой панели были продублированы различным способом так, что внесенные изменения практически не заметны на глаз. Это может ввести заказчика в заблуждение и приводить к фальсификации исследований. На рисунке 2.14 изображены продублированные объекты на цифровой фотографии. Такой тип структурных изменений заметен даже невооруженным взглядом. 20

На рисунке 2.15 показана сканированная копия купюры, на которой был продублирован специализированный знак так, что визуально проведенный монтаж не заметен. Рис.2.13. Спектральные панели, где был продублирован фрагмент изображения (вверху: объект продублирован без изменения масштаба, внизу: с изменением масштаба). 21

Рис.2.14. Изображение, где фрагмент, содержащий Солнце, был продублирован Рис.2.15. Изображению купюры, на которой был продублирован фрагмент изображения Глава 3. Обеспечение защиты интеллектуальной собственности Патентные исследования (патентный и патентно-информационный поиск) – это инструмент анализа, который позволяет решать технические, конъюнктурные и правовые задачи, связанные с разработкой и продвижением на рынок продукции, которая содержит научно-технические достижения. Решить, нужно ли выполнять патентные исследования, могут сами субъекты хозяйственной деятельности или эта необходимость определяется нормативно-правовыми документами. Патентные исследования – исследования технического уровня объектов хозяйственной деятельности, их патентоспособности, патентной чистоты, конкурентоспособности (эффективности использования по назначению), которые базируются на патентной и прочих видах информации. Сегодня 22

проведение патентных исследований выстраивается с опорой на анализ рынка продукции, которая является объектом патентных исследований. Цель патентных исследований – обеспечить конкурентоспособность данной продукции. Патентные исследования предполагают проведение информационноаналитических исследований, которые осуществляются в ходе создания, освоения и реализации промышленной продукции, цель всех этих манипуляций – обеспечить высокую конкурентоспособность данной продукции, сократить расходы на ее создание, исключив дублирование исследований и разработок. Патентные исследования опираются на анализ источников патентной, научно-технической и рекламно-экономической информации. Указанные данные содержат информацию о последних научнотехнических достижениях, которые связаны с разработкой промышленной продукции, о состоянии и возможностях развития рынка продукции выбранного вида. [4] Патентное исследование для проекта ImagExpert проводилось в соответствие с гостом и представлено в соответствие с ГОСТ Р 15.011-96 и представлено в под главе 3.1 и приложениях к магистерской диссертации А и Б. 3.1. Проведение патентного исследования Содержание патентного исследования состоит из: 1.Общие данные об объекте исследования 2.Основная (аналитическая) часть 2.1 Определение критериев поиска 2.2 Анализ индификации цифровых изображений 2.3 Анализ фирм разработчиков Заключение ПРИЛОЖЕНИЕ А ПРИЛОЖЕНИЕ Б ПРИЛОЖЕНИЕ В 23

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ ОБЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ, ТЕРМИНОВ В настоящем отчете о патентных исследованиях применяются следующие термины, обозначения и сокращения с соответствующими определениями: Программа для ЭВМ - представленная в объективной форме совокупность данных и команд, предназначенных для функционирования ЭВМ и других компьютерных устройств в целях получения определенного результата, включая подготовительные материалы, полученные в ходе разработки программы для ЭВМ, и порождаемые ею аудиовизуальные отображения (ГКРФ часть 4 ст. 1261); НИР – научно-исследовательская работа МПК – международная патентная классификация ТППЛК – технология промышленного производства энергоэффективного керамического лицевого кирпича ТППРК – технология промышленного производства энергоэффективного керамического рядового кирпича из региональных легкоплавких глин и техногенных отходов в качестве модификаторов глинистого сырья. ЦИ – цифровые изображения. 24

1.Общие данные об объекте исследования Тема: «Разработка автоматизированной системы распознавания отредактированных фрагментов цифрового изображения» Объект исследования – это: - Объектом исследования являться методика, используемая для обнаружения редактированных фрагментов цифрового изображения. Целью выполнения НИР является создание онлайн-сервиса для верификации подлинности цифровых копий документов (например, скан-копии паспортов, дипломов, военных билетов, а также скан-копий договоров или отчетов с подписями). В случае обнаружения факта структурного редактирования изображения (изменение букв, удаление какой-либо информации с документа или подмены подписи) сервис укажет область на изображении, которая подверглась изменению. Обоснование необходимости проведения НИР: Каждый год наблюдается устойчивый рост объемов создаваемой и обрабатываемой цифровой информации, в частности, цифровых изображений. Недостоверные и фальсифицированные изображения ежедневно наносят существенный вред во многих сферах деятельности, таких как системы электронного документооборота, рекламы, страховых компаниях, и средствах массовой информации. На сегодняшний день существует крайне мало эффективных сервисов и программных средств, обеспечивающих достоверное выявление фактов фотомонтажа цифровых изображений. Поэтому задача совершенствования алгоритмов для анализа подлинности цифровых копий документов является крайне актуальной. В настоящий момент создана вычислительная библиотека программ для анализа подлинности цифровых копий документов (подписанные скан-копии договоров, заявки на визу и пр.). Ошибка в идентификации и локализации фальсифицированного фрагмента изображения составляет 7%. Результаты данной работы представлены на 6 молодежных научно-практических конференциях и опубликованы в сборниках тезисов конференций. Научный подход к разработки наиболее эффективных алгоритмов обнаружения фальсифицированных фрагментов основан на комплексном подходе, в основе которого ледат, как классические методы на основе анализа статистики шумов на изображении, которые появляются вследствие его модификации, а также современных адаптивных 25

методов таких, как искусственные нейронные сети. Таким образом, именно такая комбинация дает принципиально новые возможности по локализации фрагмента изображения, подвергшегося изменениям. 2.Основная (аналитическая) часть 2.1 Определение критериев поиска Задача патентных исследований по определению уровня техники – анализ состояния исследуемой области техники в Российской Федерации и за рубежом (аналитический обзор), в котором содержится краткая характеристика отечественных и зарубежных образцов техники аналогичного назначения и области применения, отбор информации о наиболее эффективных научно-технических достижениях (изобретениях, полезных моделях), которые могут быть рекомендованы к использованию при выполнении НИР или ОКР. Исследование новизны разрабатываемого объекта осуществляется посредством анализа и сопоставления программ для ЭВМ, являющихся наиболее близкими аналогами разрабатываемого объекта, а также изучения основных направлений научноисследовательской деятельности автоматизированные системы организаций, распознавания фактов применяющих структурного редактирования цифровых изображений. Глубина исследования: 1998 – 2018 гг. При проведении патентно-информационного поиска использовались следующие полнотекстовые базы данных: 26

Базы патентных документов Патентного ведомства РФ. 2.2 Анализ индификации цифровых изображений Наиболее близкие к тематике проекта программные решения были отображены в следующих объектах интеллектуальной собственности: 1) «СИСТЕМА ЦИФРОВОГО И СПОСОБ ПРОВЕРКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ДОСТОВЕРНОСТИ СООТВЕТСТВУЮЩИХ ДАННЫХ» Формула изобретения: 1. Способ формирования представления объекта в виде цифрового изображения, включающий в себя этапы: формирование указанного цифрового изображения, обеспечивающего визуальную идентификацию объекта и содержащего информацию об изображении относительно указанного цифрового изображения; формирование символа штрихового кода, содержащего, по меньшей мере, часть указанной информации об изображении и имеющего, по меньшей мере один из штриха и пробела, пересекающего по меньшей мере часть указанного цифрового изображения; формирование основного документа, включающего идентифицирующую информацию, содержащую, по меньшей мере, часть информации, закодированной в указанном штриховом коде; и вставки указанного цифрового изображения и указанного штрихового кода в указанный основной документ. 27

2. Способ по п. 1, который дополнительно включает в себя этап шифрования указанной информации в указанном штриховом коде. 3. Способ по п. 1, в котором указанное цифровое изображение представляет собой изобразительное изображение, составленное из элементов изображения. 4. Способ по п. 3, который дополнительно включает в себя этап модификации цветовых характеристик элементов изображения в указанной части указанного цифрового изображения для объединения указанного штрихового кода с указанной частью указанного цифрового изображения. 5. Способ по п. 4, в котором указанный этап модификации включает в себя этап определения элементов изображения, пересекающих штрихи указанного штрихового кода, и элементов изображения, пересекающих пробелы указанного штрихового кода. 6. Способ по п. 5, который дополнительно включает в себя этап затемнения указанных элементов изображения, пересекающих указанные штрихи указанного штрихового кода, и этап осветления указанных элементов изображения, пересекающих указанные пробелы указанного штрихового кода. 7. Способ по п. 6, в котором указанный этап осветления и указанный этап затемнения обеспечивает по меньшей мере 50%-й контраст между указанными штрихами и указанными пробелами. 28

8. Способ по п. 6, в котором указанный этап затемнения включает в себя этап добавления бирюзового и черного из указанных элементов изображения, а указанный этап осветления включает этап вычитания бирюзового и черного из указанных элементов изображения. 9. Способ по п. 1, который дополнительно включает в себя этап определения значений цвета, по меньшей мере, трех элементов изображения в указанном цифровом изображении и определения соответствующих координат указанных, по меньшей мере, трех элементов изображения и этап сохранения указанных значений цвета и указанных координат в указанном штриховом коде. 10. Устройство для формирования представления объекта в виде цифрового изображения, включающее в себя: модуль генерации цифрового изображения, выполненный с возможностью формирования цифрового изображения, обеспечивающего визуальную идентификацию указанного объекта и содержащего изобразительную информацию, относительно указанного цифрового изображения; модуль генерации символа штрихового кода, выполненный с возможностью формирования символа штрихового кода, имеющего по меньшей мере один из штриха и пробела, пересекающего часть указанного цифрового изображения, и содержащего, по меньшей мере, часть указанной изобразительной информации; модуль генерации основного документа, выполненный документа, содержащего, с по возможностью меньшей формирования мере, часть основного информации, закодированной в указанном штриховом коде, напечатанном на этом документе; и объединяющий модуль, выполненный с возможностью вставки указанного цифрового изображения и указанного штрихового кода в указанный основной документ с обеспечением перекрытия, по меньшей мере, 29

части указанного цифрового изображения и указанного идентифицирующего документа указанным штриховым кодом. 11. Устройство по п. 10, которое дополнительно включает в себя модуль кодирования, выполненный с возможностью шифрования указанной информации в указанном штриховом коде. 12. Устройство по п. 10, в котором указанное цифровое изображение представляет собой изобразительное изображение, составленное из элементов изображения. 13. Устройство по п. 12, которое дополнительно включает в себя модуль модифицирования цвета, выполненный с возможностью модификации цветных характеристик элементов изображения в указанной части указанного цифрового изображения для объединения указанного штрихового кода с указанной частью указанного цифрового изображения. 14. Устройство по п. 13, в котором указанный модуль модифицирования цвета дополнительно определяет элементы изображения, пересекающие штрихи указанного штрихового кода, и элементы изображения, пересекающие пробелы указанного штрихового кода. 15. Устройство по п. 13, в котором указанный модуль модифицирования цвета дополнительно затемняет указанные элементы изображения, пересекающие указанный, по меньшей мере, один штрих указанного штрихового кода, и 30

осветляет указанные элементы изображения, пересекающие указанные пробелы указанного штрихового кода. 16. Устройство по п.15, в котором указанный модуль модифицирования цвета обеспечивает, по меньшей мере, 50%-й контраст между указанными штрихами и указанными пробелами. 17. Устройство по п. 15, в котором указанный модуль модифицирования цвета затемняет указанные элементы изображения в результате добавления бирюзового и черного к указанным элементам изображения и осветляет указанные элементы изображения в результате вычитания бирюзового и черного из указанных элементов изображения. 18. Устройство по п. 10, которое дополнительно включает в себя модуль сбора элементов изображения, выполненный с возможностью определения значений цвета, по меньшей мере, трех элементов изображения в составе указанного цифрового изображения, определения соответствующих координат указанных, по меньшей мере, трех элементов изображения и сохранения указанных значений цветов и указанных координат в указанном штриховом коде. 19. Устройство по п. 10, в котором указанный штриховой код представляет собой, по меньшей мере, один из символик UCC/EAN 128, Кодабар, Код 128, Код 39, Код 93, UPC-A, UPC-E, JAN-13, ITF, ISSN, ITF и ISBN. 31

20. Способ верификации идентичности объекта, включающий в себя этапы: получения цифрового изображения с визуальной идентификацией указанного объекта и информацией об изображении относительно указанного цифрового изображения; получения символа штрихового кода с информацией о символе штрихового кода, содержащей, по меньшей мере, часть указанной информации об изображении; получения основного документа с напечатанной информацией о документе, содержащей, по меньшей мере, часть информации, закодированной в указанном символе штрихового кода; получения указанной информации о документе; считывания указанной информации об изображении с помощью электронных устройств; считывания указанной информации о символе штрихового кода с помощью электронных устройств; сравнения указанной считанной информации о символе штрихового кода с, по меньшей мере, одной из указанной информацией о документе и указанной информацией об изображении; и верификации идентичности указанного объекта в случае соответствия, по меньшей мере, одной из указанной информации об изображении и указанной информации о документе с указанной информацией о символе штрихового кода. 21. Способ по п. 20, в котором этап получения указанной информации об изображении включает в себя этап электронного сканирования указанного цифрового изображения, причем указанная информация об изображении содержит, по меньшей мере, три элемента изображения в составе указанного цифрового изображения. 2) «Программа отработки алгоритмов обнаружения и распознавания объектов на цифровых изображениях» («ОБРАЗ-Ц») Свидетельство Номер регистрации (свидетельства): 2016663648 32

Дата регистрации: 13.12.2016 Реферат: Назначение программы: программа предназначена для обработки входных данных (цифровых изображений и видеозаписей) на предмет отработки и анализа работы алгоритмов обнаружения и распознавания объектов. Область применения: отработка и оценка качества алгоритмов обнаружения и распознавания объектов. Функциональные возможности: загрузка и отображение цифровых изображений и видеозаписей; разноформатная разметка (маркирование точками, полилиниями, многогранниками и пр.) загруженных данных; сохранение и загрузка рабочей сессии; проведение тестирования для получения оценок качества алгоритмов обнаружения и распознавания. Тип реализующей ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК Язык программирования: Visual С++, Visual С# Вид и версия операционной системы: Windows 7 SP1 или выше Объем программы для ЭВМ: 31490349 байт 33

3) «Программа для разметки данных и формирования баз данных для обучения и дообучения алгоритмов обнаружения и распознавания объектов на цифровых изображениях », («Метка») Номер регистрации (свидетельства): 2017663188 Дата регистрации: 11.10.2017 Реферат: Программа предназначена для разметки данных и формирования баз данных для обучения и дообучения алгоритмов обнаружения и распознавания объектов на цифровых изображениях. Область применения: обучение алгоритмов распознавания объектов на основе глубоких конволюционных нейронных сетей. Функциональные возможности: загрузка изображений различных форматов; загрузка видеопоследовательности из файла и представление его в виде набора кадров; создание и сохранение файла разметки данных формата xml; формирование баз данных размеченных изображений; загрузка, визуализация и редактирование существующей разметки данных из файла. Тип реализующей ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК Язык программирования: Visual С# Вид и версия операционной системы: Windows 7 и выше 34

Объем программы для ЭВМ: 1358336 байт 2.3 Анализ фирм разработчиков Существует лишь несколько фирм занимающихся поисков фактов структурного редактирования цифровых изображений Oz PhotoExpert (Media Forensic Software), PMI фирма SMTDP (с 2016 года прекратила свое существование), Authenticate (Amped Software) и онлайн сервис Izitru. По данным компании OZ PhotoExpert существующие на мировом рынке фирмы обладают следующими программными продуктами и функционалом, представленным на рисунке 1 . Рисунок 1 Фрагмент презентации фирмы OZ PhotoExpert Объекта исследования «Автоматизированной системы распознавания фактов редактирования цифровых изображений» выполняет функционал главного фаворита на рынке OZ PhotoExpert, а также обладает существенным преимуществом за счет: Использование в алгоритме нейронных сетей, определение конкретной несанкционированной отредактированной области в цифровом изображение. 35

Заключение патентного исследования Анализ патентной информации позволил сделать следующие выводы, касающиеся разработки «Автоматизированной системы распознавания фактов редактирования цифровых изображений». В основном найденный материалы направлены на создания дополнительных разметок на изображение, что позволит встроить дополнительную информацию о редактирование того или иного фрагмента изображения. Существует лишь несколько фирм занимающихся поисков фактов структурного редактирования цифровых изображений Oz PhotoExpert (Media Forensic Software), PMI фирма SMTDP (с 2016 года прекратила свое существование), Authenticate (Amped Software) и онлайн сервис Izitru. К сожалению алгоритмы и работы существующих сервисов, являются корпоративной тайной. Патенты фирм в открытом доступе указывают на алгоритмы разработки форматов цифровых изображений, где на основании особенностей цифровых изображений строятся алгоритмы по поиску косвенных фактов, свидетельствующих о редактировании цифрового изображения. В ходе патентного поиска была выявлена тенденция к разработки водяных знаков различными алгоритмами для установления достоверности цифрового изображения. Современные алгоритмы, указанные в патентах строиться на основе заверенных цифровых изображений с помощью технологии водяных знаков и дальнейшей расшифровки водяных знаков для индификации цифрового изображения. 3.2. Лицензирование программного кода Основным документом, который определяет права и обязанности пользователя программного обеспечения, является лицензионное соглашение (licence agreement), которое прилагается к приобретенному продукту либо в виде бумажного документа, либо в электронном виде. Именно это соглашение определяет правила использования данного экземпляра продукта. По сути, лицензия выступает гарантией того, что издатель ПО, 36

которому принадлежат исключительные права на программу, не подаст в суд на того, кто ею пользуется. Иными словами, издатель программного обеспечения ставит определенные защитные рамки по использованию его программного обеспечения. Правообладателем лицензии является: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет» (ФГАОУ ВО КФУ). Оформление лицензии осуществлялось через Патентно-лицензионный отдел КФУ (ПЛО). Для получения лицензии на программу для ЭВМ нужно получить Уведомление/ходатайство.Уведомление уведомляет о создании охраноспособного результата интеллектуальной деятельности Программа для ЭВМ «Digital Copy Expert». Также Патентно-лицензионный отдел КФУ (ПЛО) были предоставлены ряд документов в приложение: 1. Фрагменты Программы …………………............……на _7_ листах в 1-м экз.(+на диске СD-R в PDF) 2. Реферат ……………………………………............…..на _1__ листах в 3-х экз. 3. Справка о творческом участии……………...........… на __1__ листах в 1-м экз. 4. Заявление, Дополнение к Заявлению…....….............на __2__ листах в 2-х экз. 5. Договор о порядке подачи и регистрации …............на __4__ листах в 2-х экз. 6. Согласие на обработку персональных данных..на __2_ листах в 2-х экз. 7. Согласие на указание сведений об авторе ............... на __2__листах в 2-х экз. 8. Информация о коммерческом потенциале.. .............на __1__ листах в 1-м экз. В справки о творческом участие программа для ЭВМ «Digital Copy Expert» о творческом участии каждого из соавторов в создании объекта интеллектуальной собственности и распределении между ними авторского вознаграждения указано в таблице 1. Таблица 1 37

№ п/п 1 2 Ф.И.О. авторов (полностью) В чем выразилось участие в создании объекта интеллектуальной собственности Масленникова Юлия Сергеевна Разработка алгоритма, написание программного кода 50 Корчагин Павлович Доработка алгоритма, подготовка базы данных для тестирования, тестирование программы 50 Илья Доля участия, % Глава 4. Продвижение инновационного проекта Несмотря на рост количества отечественных предприятий индустрии гостеприимства и их эффективность, на сегодняшний день данную отрасль назвать инновационной нельзя. В России ощущается катастрофическая инновационная пассивность отечественных предприятий. Лишь 5–7 % российских предприятий занимаются инновациями, в то время как доля таких предприятий в Южной Корее составляет 89%, а в Швеции – 84% (1 и 2 места в рейтинге, составленном одним из крупнейших в мире агентств финансовоэкономических новостей Bloomberg). Инновационная активность ряда стран показана на Рисунке 4.1 38

Рис. 4.1.Инновационная активность Южной Кореи, Швеции и России (2017 г.) Для России, вплоть до 2020 года, разработана стратегия инновационного развития: определены пути ее реализации и источники финансирования. Нормативно-правовая база совершенствуется, но, несмотря на это, в промышленном производстве реальных изменений в процессе введения новшеств не происходит. [5] Поэтому продвижение инновационных проектов до открытия инновационного предприятия является актуальной для развития экономики России. 39

4.1. Оценка рисков PEST-анализ и SWOT- анализ PEST-анализ (иногда обозначают как STEP) — это маркетинговый инструмент, предназначенный для выявления политических (Political), экономических (Economic), социальных (Social) и технологических (Technological) аспектов внешней среды, которые влияют на бизнес компании. PEST-анализ необходим для выявления внешней среды. Политика изучается потому, что она регулирует власть, которая в свою очередь определяет среду компании и получение ключевых ресурсов для её деятельности. Основная причина изучения экономики — это создание картины распределения ресурсов на уровне государства, которая является важнейшим условием деятельности предприятия. Не менее важные потребительские предпочтения определяются с помощью социального компонента PEST-анализа. Последним фактором является технологический компонент. Целью его исследования принято считать выявление тенденций в технологическом развитии, которые зачастую являются причинами изменений и потерь рынка, а также появления новых продуктов. [6] Для оценки риска инновационного проекта «Система распознавания отредактированных цифровых изображений» был проведен PEST-анализ. В рамках экспертов выступили люди с различных отраслей экономики 1-ый эксперт вудущий архитектор города Москвы, 2-ой студент РУДН, область деятельности которого направлена на развития инноваций в гостиничной отросли и третий экс зам. Директор DUTY FREE. Результаты анализа представлены в таблице 2 и 3. Шаблон для проведения PEST-анализа был предоставлен Ахметшинон Ренатом Максутовичем доцент, к.н., КФУ / Институт управления, экономики и финансов / кафедра маркетинга. Пояснение к шаблону, изложенному в таблицах 2 и 3 1. С листа "Факторы" впишите в первый столбец таблицы те факторы, которые могут оказать влияние на продажи и прибыль вашей компании 2. Оцените степень влияния каждого фактора на продажи и прибыль компании по 3-бальной шкале, где 1 балл влияние фактора мало, любое изменение фактора практически не влияет на деятельность компании 40

2 балла только значимое изменение фактора влияют на продажи и прибыль компании 3 балла влияние фактора высоко, любые колебания вызывают значимые изменения в продажах и прибыли компании 3. Самостоятельно или с привлечением экспертов оцените вероятность изменения каждого фактора по 5-ти бальной шкале, гд 1 - низкая вероятность, 5 - высокая вероятность 4. В столбце автоматически рассчитается среднее арифметическое по сделанным оценкам 5. В столбце автоматически рассчитается значимость фактора для деятельности компании с учетом веса (влияния фактора) 6.Распределите все факторы в таблице PEST анализа в соответствующих ячейках в порядке убывания значимости 41

Таблица 2 Количество людей может быть изменено Расчетн ый столбец Расчетн ый столбец 4 5 Оценка с поправко й на вес 1 2 3 Экспертная оценка Описание фактора Влияни е фактор а Экспе рт 1 Экспе рт 2 Экспе рт 3 Средня я оценка Бюрократизация и уровень коррупции 3 1 3 1 1,7 0,16 Свобода информации и независимость СМИ 3 2 3 3 2,7 0,25 Степень защиты интеллектуальной собственности и закон об авторском праве 2 3 4 3 3,3 0,21 Уровень располагаемых доходов населения 3 2 2 2 2,0 0,19 Уровень безработицы, размер и условия оплаты труда 2 3 2 3 2,7 0,17 ПОЛИТИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ 42

Кредитно-денежная и налогово-бюджетная политика страны 2 3 2 4 3,0 0,19 Требования к качеству продукции и уровню сервиса 3 4 3 3 3,3 0,31 Отношение к работе, карьере, досугу и выходу на пенсию 2 4 3 3 3,3 0,21 Образ жизни и привычки потребления 2 3 3 2 2,7 0,17 Культура формирования накоплений и кредитования в обществе 2 3 2 3 2,7 0,17 Уровень инноваций и технологического развития отрасли 3 4 4 4 4,0 0,38 Доступ к новейшим технологиям 2 4 4 3 3,7 0,23 Развитие и проникновение интернета, развитие мобильных устройств 1 4 4 5 4,3 0,14 Расходы на исследования и разработки 2 2 4 2 2,7 ОБЩИЙ ИТОГ 32 СОЦИАЛЬНО - КУЛЬТУРНЫЕ ФАКТОРЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ 42,0 43 0,17

Таблица 3. ПОЛИТИЧЕСКИЕ Фактор ЭКОНОМИЧЕСКИЕ Вес Фактор Вес Бюрократизация и уровень коррупции 0,16 Уровень располагаемых доходов населения 0,19 Свобода информации и независимость СМИ 0,25 Уровень безработицы, размер и условия оплаты труда 0,17 Степень защиты интеллектуальной собственности и закон об авторском праве 0,21 Кредитно-денежная и налоговобюджетная политика страны 0,19 СОЦИАЛЬНО-КУЛЬТУРНЫЕ Фактор ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ Вес Фактор Требования к качеству продукции и уровню сервиса 0,31 Уровень инноваций и технологического развития отрасли Отношение к работе, карьере, досугу и выходу на пенсию 0,21 Доступ к новейшим технологиям Образ жизни и привычки потребления 0,17 Развитие и проникновение интернета, развитие мобильных устройств Культура формирования накоплений и кредитования в обществе 0,17 Расходы на исследования и разработки 44 Вес 0,38 0,23 0,14 0,17

Как видно из PEST-анализа, среди Политических факторов вес фактора Свобода информации и независимость СМИ самый высокий. Проявление самого весомого политического фактора для будущего предприятия ImageExpert будет заключаться в том, что в отрасли могут появиться новые игроки, ведь если СМИ станут более свободней, то количество людей, желающих узнать о достоверности цифровых изображений существенно вырастит. Инновационному предприятию нужно будет заинтересовать новых потребителей в своих услугах. Для этого предприятию необходимо разрабатывать новые инновационные методы для развития адаптивной системы распознавания фактов структурного редактирования цифрового изображения и увеличивать возможность обслуживания большего количества компаний и клиентов, а также повысить численность маркетологов. Самый наиболее весомый фактор среди экономических это уровень располагаемых доходов населения и Кредитно-денежная и налоговобюджетная политика страны. Если у потенциальных клиентов закончатся средства значит потенциальные клиенты будут экономить. В отрасли в случае ухудшение доходов населения и бюджетно-кредитной политики в стране, начнется упадок, ведь банки и страховые фирмы одни из крупных клиентов. Инновационному предприятию ImageExpert придется рекламировать дополнительные услуги компании, нежели основные. Среди социально-культурных факторов оказался наиболее весомый это требование к качеству продукции и уровню сервиса. Действительно, если требования к качеству и уровню сервиса возрастут, то и требования к достоверности и безопасности информации вырастут, что приведет к увеличению количества клиентов. Для Инновационного предприятия ImageExpert необходимо будет создавать новые услуги и разработки для более детального и точного анализа цифровых изображения, а также реализовывать новые проекты для обеспечения информационной безопасности. Наиболее значимый технологический фактор — это Уровень инноваций и технологического развития отросли. Чем больше уровень, тем более конкурентно-способным нужно быть. Поэтому Инновационному предприятию ImageExpert необходимо создавать новые инновацию и быть готовыми к увеличению количества клиентов. SWOT-анализ — метод стратегического планирования, заключающийся в выявлении факторов внутренней и внешней среды организации и разделении их на четыре категории:  Strengths (сильные стороны),  Weaknesses (слабые стороны), 45

 Opportunities (возможности),  Threats (угрозы). Сильные (S) и слабые (W) стороны являются факторами внутренней среды объекта анализа, (то есть тем, на что сам объект способен повлиять); возможности (O) и угрозы (T) являются факторами внешней среды (то есть тем, что может повлиять на объект извне и при этом не контролируется объектом). Например, предприятие управляет собственным торговым ассортиментом — это фактор внутренней среды, но законы о торговле не подконтрольны предприятию — это фактор внешней среды.[7] Swot анализ для реализации Инновационного проекта «Система распознавания отредактированных цифровых изображений» следующий: SWOT-анализ: «Система распознавания сфальсифицированных изображений» Горизонт планирования – Настоящее. Обозначения: S-сила, W-слабость, O-возможность, T–угроза Оценки: Z – оценка, P - важность для нас, V - значимость (рассчитывается, как Z*P). Каждый фактор оценивается с учетом его значимости V - оценки его важности для ведения бизнеса с учетом определенности этой оценки (т.е. вероятности того, что она – ошибочна). Для каждого из полей матрицы SWOT выведена средняя арифметическая оценка U. Введение этих оценок позволяет, помимо прочего, отобразить на диаграммах значимость сил, слабостей, возможностей и угроз, сравнить их между собой и визуально оценить привлекательность стартовой позиции нового бизнеса. Также была построена диаграмма SWOT-направлений рис.4.2. Сильные стороны U=158 Слабые стороны U=27 S1: Новизна - Z=7 P=8 V=56 W1: Малые финансовые ресурсы Z=3 P=9 V=27 S2: малые расходы на реализацию Z=5 P=6 V=30 S3: Актуальность - Z=8 P=9 V=72 Возможности U=128 Угрозы U=28 46

O1: Создание IT компании - Z=7 P=8 V=56 T1: Сильный конкурент - Z=4 P=7 V=28 O2: Реализация новых IT проектов Z=6 P=5 V=30 O3: Создание учебного центра - Z=7 P=6 V=42 Рис.4.2.Диаграмма SWOT-направлений. 47

4.2. Создание МИП Малые инновационные предприятия (МИП) – это предприятия, разрабатывающие и внедряющие в производство наукоемкие технологии и изделия. В Казанском (Приволжском) федеральном университете предусмотрено создание МИП в организационно-правовой форме «Общество с ограниченной ответственностью (ООО)». МИПы выступают в качестве связующего звена между наукой и производством, принимаются за разработку новых продуктов и технологий, превращают знания в товар. Возможность создавать МИП при ВУЗах появилась после вступления в силу Федерального закона от 02 августа 2009 года №217-ФЗ "О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам создания бюджетными научными и образовательными учреждениями хозяйственных обществ в целях практического применения (внедрения) результатов интеллектуальной деятельности". В частности, ВУЗы получили право образовывать хозяйственные общества для практического применения результатов интеллектуальной деятельности (программ для ЭВМ, баз данных, изобретений, полезных моделей, промышленных образцов, селекционных достижений, секретов производства, ноу-хау). Отметим, что при создании МИП, ВУЗ вкладывает в его уставный капитал результаты интеллектуальной деятельности. Преимущества МИП: 1) Льготы в налогообложении Федеральным законом от 16 октября 2010г. №272-ФЗ с 1 января 2011г. установлены условия для применения МИП пониженного тариф страховых взносов. В совокупности процент всех взносов обычных предпринимателей в государственные службы составляет 30%, тогда как малым инновационным предприятиям государство предоставило следующие льготы: 2% перечисляются в ФСС РФ; 4% в ФФОМС РФ 8% в ПФР РФ Что необходимо для начисления пониженного налогообложения? Предоставить следующие документы в налоговую инспекцию: Устав общества; 48

Уведомление в налоговые органы, что организация применяет упрощенную систему налогообложения (УСН) Выписку из реестра учета уведомлений о создании общества в соответствии с 217-ФЗ Договор аренды 2) Бренд КФУ При создании малого инновационного предприятия и его успешной деятельности немаловажную роль играет бренд КФУ. Использование федерального университета в наименовании предприятия, а также тот факт, что одним из его учредителей является ВУЗ с многовековой историей, способствует более доверительному отношению инновационных партнеров и заказчиков данных предприятий. 3) Реклама в СМИ КФУ Одним из направлений помощи Казанского (Приволжского) федерального университета является использование СМИ университета. Сайт КФУ, телевидение, газета и радио могут помочь с популяризацией и продвижением производимых продукций и услуг. Так же, сайт позволяет проводить поиск свободных вакансий для студентов и сотрудников КФУ в данных малых инновационных предприятиях. 4) Выставки и конференции С целью продвижения, реализации, а также рекламы продукции и услуг для существующих малых инновационных предприятий организовываются участие в выставках и конференциях, в том числе в иностранных государствах. 5) Конкурсы и гранты На данный момент на территории Российской Федерации, а также за рубежом организованы фонды, проводящие конкурсы, помогающие инновационным разработкам реализоваться и конкурировать с существующей продукцией. Данные конкурсы и гранты помогают малым инновационным предприятиям провести НИОКР, засертифицировать товар в соответствие с российским законодательством и начать производить и реализовать свою продукцию. [8] 49

Для регистрации Малого инновационного предприятия КФУ необходимо: 1 ЭТАП: Оформление Анкеты и предоставление результата интеллектуальной деятельности (РИД) 2 ЭТАП: Оформление интеллектуальной собственности 3 ЭТАП: Экспертиза Проекта 4 ЭТАП: Подготовительный этап 5 ЭТАП: Наблюдательный совет КФУ 6 ЭТАП: Подготовка учредительных документов и иные действия 7 ЭТАП: Регистрация МИП Данная работа находиться на 2-ом Этапе, этапе оформления интеллектуальной собственности. 4.3. Бизнес план Под аренду офиса требуются средства из расчета, что часть предприятия будет находиться в КФУ, так как МИП КФУ дает такие привилегии. Офисному сотруднику, работа которого предполагает использование персонального компьютера с современным монитором, обеспечивается площадь рабочего места не менее 4,5 кв.м. При этом наличие дополнительного оборудования, потребляющего электроэнергию и излучающего электромагнитные волны, требует обязательного предоставления отдельной площади. Речь идет о принтере, втором мониторе и прочей офисной технике. С дополнительным оборудованием было принято решение, что на одного сотрудника будет по 6 кв.м. для оптимальной работы предприятию необходимо 15 человек, но с учетом, что минимум 5 человек будут располагаться в КФУ, тогда 10кв.м*6=60 кв.м. Предприятию потребуется площадь 60 квадратных метров, такие офисы есть в IT парке города Казани, к тому же IT-парк предоставляет много бонусов для ITкомпаний. Месячная аренда одного квадратного метра офисной недвижимости в «IT-парке» стоит около 800 рублей, получается 800*60= 48000 рублей за аренду помещения для малого инновационного предприятия ImagExpert. Для полноценного ведения бухгалтерии на лицензию 1с трубиться 1С: Предприятие 8.Лицензия на сервер (х86-64) (программная защита) 86 400 рублей. 37000 рублей составляет аренда сервера + 15000 рублей на другие расходы по связи, получилось 520000 рублей. Коммунальные платежи в IT парки входят в стоимость аренды помещения. 50

Процент материала емкости для IT компании не велик и составляет около 7%. Помимо 1С: Предприятия нужно закупить множество программных продуктов с учетом 1С: Предприятия стоимость программного обеспечения для предприятия ImageExpert будет стоить около 200000 рублей. Для обеспечения работы людей в арендованном офисе требуется минимум 10 ПК средней мощности, что потребует 250000 рублей на закупку ПК. Расход на мебель на одного человека в офисе приходиться на 16000 рублей, получается 160000 рублей нужно потратить на мебель. На прочее оборудование планируется потратить 40000 рублей. Постоянный расход предприятия составляет 1625,2 тыс. руб. рис.4.3. Рис.4.3.Постоянные расходы предприятия ImageExpert Стартовый капитал составляет 760,0 тыс. руб. Для открытия бизнеса необходимо 895,4 тыс. рублей. Расчет бизнес плана проводился на сайте http://intellect-nova.com/businessplan-ru рис.4.4 51

Рис.4.4. Произведение расчета бизнес плана предприятия ImageExpert. Расчет стартового капитала для предприятия ImagExpert показан на рис.4.5.,единица измерения стоимости в тысячах рублей. 52

Рис.4.5.Расчет стартового капитала. Планирование текущих расходов примерно на 5 лет показано на рисунке 4.6. 53

Рис.4.6. Планирование текущих расходов На первый год финансовый план доходной части состоит из таблицы 4. Таблица 4 Источник дохода Доход Гранты и инвестиции 500 тыс. рублей Онлайн сервис 172 тыс. рублей Договора с юридическими лицами 600 тыс. рублей Проведение курсов 150 тыс. рублей Реклама 100 тыс. рублей Всего 1322 тыс. рублей 54

На второй год финансовый план доходной части представлен на таблицы 5 Таблица 5 Источник дохода Доход Гранты и инвестиции 500 тыс. рублей Онлайн сервис 272 тыс. рублей Договора с юридическими лицами 700 тыс. рублей Проведение курсов 350 тыс. рублей Проекты 600 тыс. рублей Реклама 150 тыс. рублей Всего 2370 тыс. рублей На третий год финансовый план доходной части представлен на таблицы 6 Таблица 6 Источник дохода Доход Гранты и инвестиции 100 тыс. рублей Онлайн сервис 350 тыс. рублей Договора с юридическими лицами 800 тыс. рублей Проведение курсов 550 тыс. рублей Проекты 1400 тыс. рублей Реклама 150 тыс. рублей Всего 3450 тыс. рублей Чистый дисконтированный доход (Net Present Value) для предприятия ImagExpert представлены в таблице 7. Ставка дисконтирования, r =25%. 55

Таблица 7 Период Первоначальные Денежный (год), T затраты, IC доход 0 1 2 3 Денежный Денежный Дисконтированный Дисконтированный доход расход поток, CF денежный поток накопительным итогом 895 400р. 1 322 000р. 2 370 000р. 3 450 000р. NPV= ЧПС= 1 625 200р. - 303 200р. 2 125 200р. 244 800р. 2 704 600р. 745 400р. - 242 560р. 156 672р. 381 645р. 242 560р. 85 888р. 295 757р. 599 643р. 599 643р. 4.4. Определение стратегии развития МИП Стратегия развития предприятия - это путь достижения поставленных целей и реализации задач. Это долгосрочный план без конкретизации этапов, методов и тактических действий. Разработка стратегии необходима для адаптации бизнеса к меняющейся внешней и внутренней среде в условиях рынка. Инновационный проект «Система распознавания отредактированных цифровых изображений» начинался с разработки программного продукта, изучались и тестировались методики, разработанные в среде Matlab, велась разработка методов автоматическая идентификации фрагментов изображения, содержащих структурные изменения. В последствие была изучена структура организации малых инновационных предприятий КФУ. Для регистрации предприятия потребовался объект интеллектуальной собственности. Для скорейшего создания стартапа было принято решение оформить лицензию на программу на ЭВМ и объект авторского права КФУ, а позже защитить алгоритмы оформив разработки, как Ноу-хау. Для прогнозирования рисков был проведен PEST и SWOT анализ проекта, что позволило в дальнейшем продумать маркетинговую программу для предприятия. Для будущего инновационного предприятия созданного на основе проекта «Система распознавания отредактированных цифровых изображений» была определена миссия предприятия из которой была определена стратегическая цель и построена организационная структура инновационного предприятия. Также был разработан бизнес план при максимальных расходах предприятия. 56

Для реализации продаж был разработан логотип компании и Интернет сайт. Полная бизнес стратегия представлена на рис.4.7. В дальнейшем с использованием потенциала КФУ, планируется проведение специальных курсов по безопасности цифровых изображений, информационной безопасности и создания стартапов с использованием Интернет технологий. Рис.4.7. Стратегия развития Инновационного проекта В рамках магистерской диссертации для организации продаж был создан Интернет-сайт ImagExpert.ru рис.4.8. Данный сайт демонстрирует работу сервиса в режиме онлайн. Любой желающий может зайти на сайт и пройдя регистрацию получить возможность протестировать систему, сейчас один пользователь может загрузить 3 изображения бесплатно. В целях рекламы и наполняемости сайта был разработан логотип будущего предприятия рис.4.9. 57

Рис.4.8. Интернет-сайт проекта ImagExpert Рис.4.9. Логотип будущего предприятия ImagExpert В рамках привлечения финансовых ресурсов для реализации проекта, инновационный проект был размещен на краудфандинговой платформе Planeta.ru рис. 4.10. и рис. 4.11 в данный момент проект находиться на длительной мацерации из-за ошибок в оформление. Также для привлечения инвестиций на научно исследовательскую работу проект участвовал в федеральной программе "УМНИК" и прошел в финальный этап конкурса Texnet рис.4.12. Средства, полученные по программе "УМНИК" пошли бы на разработку и создание онлайн-сервиса для верификации подлинности цифровых копий документов (например, скан-копии паспортов, дипломов, военных билетов, а также скан-копий договоров или отчетов с подписями). 58

В случае обнаружения факта структурного редактирования изображения (изменение букв, удаление какой-либо информации с документа или подмены подписи) сервис укажет область на изображении, которая подверглась изменению. Сервис на сегодняшний момент существует и представлен на различных конференциях, но фоновые ресурсы по программе "УМНИК" способствовали бы проведению работ по улучшению работы алгоритма. Рис. 4.10. Размещение на краудфандинговой платформе Planeta.ru Рис.4.11. Размещение на краудфандинговой платформе Planeta.ru 59

Рис.4.11.Участие в программе "УМНИК" Глава 5. Организационная структура предприятия Понятие организационной структуры управления предприятием – это упорядоченная совокупность звеньев организации, действующих согласованно, и связей между ними. Как следует из приведенного определения, организационная структура любого предприятия основывается на 3 принципах: Упорядоченность – соблюдается определенный характер подчинения, иерархия в организации. Согласованность – действия всех подразделений реализуются для достижения целей организации. Взаимодействие отдельных частей единого целого – решение всех задач и реализация управленческих решений осуществляется во взаимосвязи между подразделениями организации. [8] Для предприятия ImageExpert разработана организационная структура. Миссия предприятия: «Мы избавим мир от фейковых изображений!» Из миссии была определена Стратегическая цель Инновационного предприятия: производство программного обеспечения для обеспечения достоверности цифровых изображений. Для реализации стратегической цели, были разработаны цели для каждой функции менеджмента в предприятии. 60

Таблица 6. Функция менеджмента предприятия Цель ImegExpert Бухгалтерия Недопущение штрафов Инжиниринг Недопущение ЧП Инновация Обеспечение высокой конкуренции инновационного IT Логистика(Закупка товаров, закупка Обеспечение максимально простой ПО, установка ПО) процедуры получения и доставки Персонал Обеспечение текучести кадров 5% Производство (Разработка ПО) Выполнения заказов без допущения ошибок в программном коде Пиар Увлечение процента информируемости о товаре Маркетинг Увлечение и обеспечение оборота ассортимента Финансы 1) Размер долга должен быть в 2 раза ниже объема предполагаемой прибыли в следующем квартале. 2) Обеспечение ресурсами. финансовыми После постановки целей была разработана организационная структура предприятия рис.5.1. 61

Рис.5.1 Организационная структура Инновационного предприятия ImagExpert Заключение В рамках Магистерской диссертации был проведен обзор существующих методов идентификации фальсификации изображений, выявлены их недостатки и ограничения, создана тестовая база данных включала свыше 100 различных изображений. В среде MATLAB разработан и реализован комплекс методов для выявления и локализации структурных изменений в ЦИ; Отправлены документы в ФИПС для получения лицензии на программу на ЭВМ. Получено свидетельство о авторском праве КФУ. Проведен SWOT и PEST анализ проекта. Проведен патентный поиск. Подготовлены документы для организации МИП КФУ. Организован сервис продаж. Разработана организационная структура предприятия. Помимо производство программных продуктов, предприятие пользуясь образовательными ресурсами КФУ может организовать собственные курсы по цифровые обработки изображения, Информационной безопасности и созданию стартапов. 62

Литература 1. Углов Н. Д. ООО «АйТи Таск» и Соловьев А.С. “MediaForensicSoftwareLLC”. Практический опыт внедрения новой технологии распознавания фотомонтажа // Интернет-ресурс: http://ittask.ru/news/13-press-tsentr-i-novosti/novosti/202-prakticheskij-opyt-vnedreniyanovoj-tekhnologii-raspoznavaniya-fotomontazha (Дата обращения: 09.06.2016). 2. William B. Pennebaker; Joan L. Mitchell (1993). JPEG still image data compression standard (3rd ed.). Springer. p. 291. 3. Сергей Бабкин. Лженаука: Почему учёные всё чаще нас обманывают. Зачем фальсифицировать результаты научных исследований // Интернетресурс: http://www.lookatme.ru/ (Дата обращения: 09.06.2016). 4. https://patentural.ru/zhurnal/patentnii-issledovania/ 5. https://moluch.ru/archive/136/38281/ - «Инновационный потенциал российского гостиничного бизнеса» 6. Арутюнова Д.В. Стратегический менеджмент. Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. 122 с. 7.Майсак О. С. SWOT-анализ: объект, факторы, стратегии. Проблема поиска связей между факторами // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2013. — № 1 (21) 8. Нестеров А.К. Организационная структура предприятия // Образовательная энциклопедия ODiplom.ru - http://odiplom.ru/lab/organizacionnaya-strukturapredpriyatiya.html 9. Сайт КФУ.https://inno.kpfu.ru/index.php/malye-investicionnye-predpriatia/omipah/preimusestva 63

Приложение А Задание №1 На проведение информационных патентных исследований Наименование работы (темы): “Разработка автоматизированной системы распознавания отредактированных фрагментов цифрового изображения ””. Этап работы: 1, сроки выполнения 4.12.2017 - 4.02.2017 Задачи патентных исследований: анализ информационной ситуации в отношении объектов программного обеспечения по данной тематики в РФ, исследование технического уровня, выявление ведущих фирм и правообладателей. КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН Виды патентных исследовани й Подразделения – исполнители (соисполнител и) Ответственн ые исполнители (Ф.И.О.) Сроки выполнения информационн ых исследований Отчетные документ ы Анализ патентной ситуации: К(П)ФУ, инстиут физики Корчагин И.П. 4.12.2017 Отчет по ГОСТ Р 15. 011 96 27.12.2017 4.02.2017 1. Составление регламента поиска 2. Поиск и отбор информации , анализ 3. Составление отчета Руководитель проекта, Корчагин И.П _______________ 64

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Регламент поиска №1 На проведение патентных исследований 4 декабря 2017 г Дата составления регламента Наименование работы (темы): “Разработка автоматизированной системы распознавания отредактированных фрагментов цифрового изображения ””. Номер и дата утверждения задания: №1, 2.12.2017 Этап работы: 1 Цель поиска информации (в зависимости от задач патентных исследований, указанных в задании): Исследование технического уровня, изучение тенденций развития данного вида техники. Обоснование регламента поиска: Задача исследования по теме “ Разработка автоматизированной системы распознавания отредактированных фрагментов цифрового изображения ”” является получение исходных данных для определения информационной ситуации в РФ и в отношении рассматриваемых объектов программного обеспечения, которые существуют на российском рынке, в целях подтверждения и обоснования возможности создания новой продукции. Страной для поиска является Российская Федерация. Ретроспективность поиска по патентной информации составляет 10 лет, что является достаточным для решения поставленной задачи. Выбранные источники информации и классификационные рубрики в полной мере отражают исследуемую тематику и являются достаточными для решения поставленной задачи. 65

Предмет поиска (объект ислледования, его составные части, товар) Инф Источники информации, по которым будет проводиться поиск орма НТИ Конъюктурны Другие цион Патентные е ная база Наимен Классифика Наиме Рубри Наимен Код Наимен ование ционные нован ки ование тов ование рубрики ие УДК и ара (номера) другие ГС, СМ ТК, БТ Н Классификац ионные индексы 1 2 “Разработка Ru автоматизирова нной системы распознавания отредактирован ных фрагментов цифрового изображения ”” 3 4 Патентн ые докумен ты РФ Ретроспе ктивност ь 5 6 7 8 9 10 11 Стать и, книги 621, 373, 826 - - - - 20072017 Начало поиска 4.12.2017 Окончание поиска 4.02.2017 Руководитель проекта, студент группы 06-639 _______________ Корчагин И.П. 66

ПРИЛОЖЕНИЕ В Материалы, отобранные для последующего анализа № Предмет п/п поиска Страна выдачи, вид и номер (объект охранного исследовани документа. я, его Классифика составные ционный части) индекс 1 1 2 Внесение RU средств индификаци 2 614 494 и цифрового C2 изображения Заявитель Название изобретения (полной модели, образца) и Сведения о (патентооблад реферат/формула действии атель), страна. охранного Номер заявки, документа дата или причина приоритета, его конвенционны аннулирова й приоритет, ния дата публикации 3 Медведев Михаил Викторович (RU), 4 Реферат: Изобретение относится к цифровой обработке изображений. Техническим результатом является Шлеймович сокращение времени нахождения соответствия Михаил особых точек двух изображений за счет уменьшения Петрович размерности дескриптора особой точки цифрового (RU), изображения. В способе выделяют особые точки Гомзин цифрового изображения, вычисляют дескриптор Александр каждой особой точки первого и второго цифровых Владиславович изображений при помощи вейвлет-преобразования, формируют окрестность особой точки цифрового (RU), изображения из пикселей цифрового изображения, Салеев осуществляют вейвлет-преобразование окрестности Аркадий особой точки цифрового изображения, составляют Борисович дескриптор в виде вектора значений основных (RU) коэффициентов вейвлет-преобразования цифрового изображения, вычисляют евклидово расстояние Патентооблада между векторами дескрипторов особых точек тель(и): первого и второго цифровых изображений, сравнивают дескрипторы особых точек первого и Российская Федерация, от второго цифровых изображений, для каждой особой имени которой точки первого цифрового изображения находят единственную предварительно соответствующую выступает Министерство особую точку второго цифрового изображения и для каждой особой точки второго цифрового обороны изображения находят единственную Российской предварительно соответствующую особую точку Федерации первого цифрового изображения; если особой точке (RU) А первого цифрового изображения предварительно Дата поставлена в соответствие особая точка Б второго публикации цифрового изображения, такая что этой особой действует

заявки: 10.01.2017 точке Б второго цифрового изображения предварительно поставлена в соответствие особая точка А первого цифрового изображения, то Опубликовано: считают особую точку А первого цифрового 28.03.2017 изображения соответствующей особой точке Б второго цифрового изображения, а особую точку Б второго цифрового изображения соответствующей особой точке А первого цифрового изображения. 2 Способ RU проверки подлинности 2 393 538 цифрового C изображения с предварител ьно заверенными цифровыми изображения ми Автор(ы): Волков Константин Михайлович (RU), Коротков Юрий Владимирович (RU), Оков Игорь Николаевич (RU), Сидоров Виктор Борисович (RU), Чернолес Владимир Петрович (RU) Патентооблада тель(и): ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРН ОЕ ОБЩЕСТВО "КОНСТРУКТ ОРСКОЕ БЮРО "ЛУЧ" (RU) прекратил действие, но может быть восстановле Изобретение относится к защите подлинности н (последнее электронных изображений, сжимаемых изменение алгоритмами сжатия электронных изображений и статуса: передаваемых отправителем получателю по 27.05.2016) общедоступным каналам передачи. Техническим результатом заявляемого решения является повышение защищенности электронного изображения, заверенного цифровым водяным знаком отправителя, от преднамеренных действий нарушителя по изменению его содержания. Разделяют электронное изображение на блоки пикселов, формируют аутентификатор блока электронного изображения с использованием секретного ключа аутентификации, из аутентификатора блока электронного изображения формируют цифровой водяной знак этого блока и встраивают его в этот же блок с последующим маскированием с использованием секретного ключа маскирования, повторяют указанные операции для других блоков электронного изображения, передают получателю заверенное цифровым водяным знаком электронное изображение и проверяют подлинность принятого электронного изображения с использованием секретного ключа аутентификации и секретного ключа маскирования. Реферат: Опубликовано: 27.06.2010 3 Способы проверки подлинности цифрового изображения Заявитель(и): Формула изобретения: FA9A Признание Заявка: ИНТЕРНЭШН заявки на 2004119844/ Л БАРКОУД изобретение 1. Способ формирования представления объекта в 09 отозванной виде цифрового изображения, включающий в себя в связи с RU

КОРПОРЕЙШ этапы: формирование указанного цифрового непредставл изображения, обеспечивающего визуальную ением в Н (US) идентификацию объекта и содержащего установленн информацию об изображении относительно ый срок указанного цифрового изображения; формирование ходатайства Автор(ы): символа штрихового кода, содержащего, по о ЛУБОУ Аллен меньшей мере, часть указанной информации об проведении изображении и имеющего, по меньшей мере один из экспертизы (US) штриха и пробела, пересекающего по меньшей мере заявки по Патентный часть указанного цифрового изображения; существу поверенный: формирование основного документа, включающего идентифицирующую информацию, содержащую, Егорова по меньшей мере, часть информации, Дата, с Галина закодированной в указанном штриховом коде; и которой Борисовна вставки указанного цифрового изображения и заявка указанного штрихового кода в указанный основной признана документ. отозванной: 11.06.2010 2. Способ по п. 1, который дополнительно включает в себя этап шифрования указанной информации в указанном штриховом коде. 3. Способ по п. 1, в котором указанное цифровое изображение представляет собой изобразительное изображение, составленное из элементов изображения. 4. Способ по п. 3, который дополнительно включает в себя этап модификации цветовых характеристик элементов изображения в указанной части указанного цифрового изображения для объединения указанного штрихового кода с указанной частью указанного цифрового изображения. 5. Способ по п. 4, в котором указанный этап модификации включает в себя этап определения элементов изображения, пересекающих штрихи указанного штрихового кода, и элементов изображения, пересекающих пробелы указанного штрихового кода. 6. Способ по п. 5, который дополнительно включает в себя этап затемнения указанных элементов изображения, пересекающих указанные штрихи

указанного штрихового кода, и этап осветления указанных элементов изображения, пересекающих указанные пробелы указанного штрихового кода. 7. Способ по п. 6, в котором указанный этап осветления и указанный этап затемнения обеспечивает по меньшей мере 50%-й контраст между указанными штрихами и указанными пробелами. 8. Способ по п. 6, в котором указанный этап затемнения включает в себя этап добавления бирюзового и черного из указанных элементов изображения, а указанный этап осветления включает этап вычитания бирюзового и черного из указанных элементов изображения. 9. Способ по п. 1, который дополнительно включает в себя этап определения значений цвета, по меньшей мере, трех элементов изображения в указанном цифровом изображении и определения соответствующих координат указанных, по меньшей мере, трех элементов изображения и этап сохранения указанных значений цвета и указанных координат в указанном штриховом коде. 10. Устройство для формирования представления объекта в виде цифрового изображения, включающее в себя: модуль генерации цифрового изображения, выполненный с возможностью формирования цифрового изображения, обеспечивающего визуальную идентификацию указанного объекта и содержащего изобразительную информацию, относительно указанного цифрового изображения; модуль генерации символа штрихового кода, выполненный с возможностью формирования символа штрихового кода, имеющего по меньшей мере один из штриха и пробела, пересекающего часть указанного цифрового изображения, и содержащего, по меньшей мере, часть указанной изобразительной информации; модуль генерации основного документа, выполненный с возможностью формирования основного документа, содержащего, по меньшей мере, часть информации, закодированной в указанном

штриховом коде, напечатанном на этом документе; и объединяющий модуль, выполненный с возможностью вставки указанного цифрового изображения и указанного штрихового кода в указанный основной документ с обеспечением перекрытия, по меньшей мере, части указанного цифрового изображения и указанного идентифицирующего документа указанным штриховым кодом. 11. Устройство по п. 10, которое дополнительно включает в себя модуль кодирования, выполненный с возможностью шифрования указанной информации в указанном штриховом коде. 12. Устройство по п. 10, в котором указанное цифровое изображение представляет собой изобразительное изображение, составленное из элементов изображения. 13. Устройство по п. 12, которое дополнительно включает в себя модуль модифицирования цвета, выполненный с возможностью модификации цветных характеристик элементов изображения в указанной части указанного цифрового изображения для объединения указанного штрихового кода с указанной частью указанного цифрового изображения. 14. Устройство по п. 13, в котором указанный модуль модифицирования цвета дополнительно определяет элементы изображения, пересекающие штрихи указанного штрихового кода, и элементы изображения, пересекающие пробелы указанного штрихового кода. 15. Устройство по п. 13, в котором указанный модуль модифицирования цвета дополнительно затемняет указанные элементы изображения, пересекающие указанный, по меньшей мере, один штрих указанного штрихового кода, и осветляет указанные элементы изображения, пересекающие указанные пробелы указанного штрихового кода.

16. Устройство по п.15, в котором указанный модуль модифицирования цвета обеспечивает, по меньшей мере, 50%-й контраст между указанными штрихами и указанными пробелами. 17. Устройство по п. 15, в котором модуль модифицирования цвета указанные элементы изображения в добавления бирюзового и черного к элементам изображения и осветляет элементы изображения в результате бирюзового и черного из указанных изображения. указанный затемняет результате указанным указанные вычитания элементов 18. Устройство по п. 10, которое дополнительно включает в себя модуль сбора элементов изображения, выполненный с возможностью определения значений цвета, по меньшей мере, трех элементов изображения в составе указанного цифрового изображения, определения соответствующих координат указанных, по меньшей мере, трех элементов изображения и сохранения указанных значений цветов и указанных координат в указанном штриховом коде. 19. Устройство по п. 10, в котором указанный штриховой код представляет собой, по меньшей мере, один из символик UCC/EAN 128, Кодабар, Код 128, Код 39, Код 93, UPC-A, UPC-E, JAN-13, ITF, ISSN, ITF и ISBN. 20. Способ верификации идентичности объекта, включающий в себя этапы: получения цифрового изображения с визуальной идентификацией указанного объекта и информацией об изображении относительно указанного цифрового изображения; получения символа штрихового кода с информацией о символе штрихового кода, содержащей, по меньшей мере, часть указанной информации об изображении; получения основного документа с напечатанной информацией о документе, содержащей, по меньшей мере, часть информации, закодированной в указанном символе штрихового кода; получения указанной информации о документе; считывания указанной

информации об изображении с помощью электронных устройств; считывания указанной информации о символе штрихового кода с помощью электронных устройств; сравнения указанной считанной информации о символе штрихового кода с, по меньшей мере, одной из указанной информацией о документе и указанной информацией об изображении; и верификации идентичности указанного объекта в случае соответствия, по меньшей мере, одной из указанной информации об изображении и указанной информации о документе с указанной информацией о символе штрихового кода. 21. Способ по п. 20, в котором этап получения указанной информации об изображении включает в себя этап электронного сканирования указанного цифрового изображения, причем указанная информация об изображении содержит, по меньшей мере, три элемента изображения в составе указанного цифрового изображения. 4 Защита RU цифрового изображения 2 628 227 C Автор(ы): ПЕРЬЕ Жак (CH), Реферат: Описывается способ проверки возможности МАТИС Лоран производства составного защитного изображения защищаемого документа, в частности составного (CH) изображения банкноты, на линии Патентооблада производственного оборудования. Технический тель(и): результат заключается в повышении надежности проверки. Составное защитное изображение КБА-НотаСис является продуктом сочетания нескольких наборов СА (CH) элементов изображения, которые должны быть Конвенционны предоставлены на подложке в результате ряда й приоритет:; последовательных производственных операций, выполненных посредством линии 07.03.2012 EP производственного оборудования. Способ включает 12158372.8 этапы: а) предоставления данных цифрового изображения, характерных для составного защитного изображения защищаемого документа; b) моделирования в компьютерной среде линии Дата производственного оборудования, посредством публикации которой составное защитное изображение должно заявки: быть произведено; с) выполнения компьютерной 27.04.2016 имитации результатов производства ряда Бюл. № 12 последовательных производственных операций на основе данных цифрового изображения и моделированной линии производственного оборудования; d) оценки имитированных на компьютере результатов производства и на основе действует

Опубликовано: этих имитированных на компьютере результатов производства определения того, может ли быть 15.08.2017 произведено составное защитное изображение на линии производственного оборудования 5 Распознание RU фрагментов цифрового 2 336 655 изображения C1 автор(ы): Баринов Андрей Борисович (RU), Реферат: Изобретение относится к цифровой обработке изображений и может быть использовано к устройствам, осуществляющих автоматическую Ковлига Игорь аутентификацию или идентификацию личности с Мирович (RU), использованием отпечатков пальцев. Технический результат заключается в улучшении качества Перминов выделения областей объекта. Способ включает в Владимир себя вычисление оценки градиента интенсивности Николаевич для каждого пикселя изображения, которая (RU), включает для каждого пикселя вычисление среднего значения модулей градиентов Тишин Юрий интенсивности по произвольной формы локальным Иванович областям изображения, размеры которых (RU), определяются заранее заданным параметром, вычисление среднего значения модуля градиента Фартуков для обрабатываемого изображения, разделение всех Алексей Михайлович пикселей на две группы (фона и изображения), пометку областей объекта и фона, а также (RU) определение их размеров, формирование связной области путем объединения помеченных областей, и определение их размеров, определение Патентооблада порогового значения размера для связных областей тель(и): объекта, определение порогового значения размера для связных областей фона, проведение перевода Общество с ограниченной областей объекта и фона с размерами, меньшими ответственност произведения полученных пороговых значений на соответствующие заранее заданные весовые ью ООО коэффициенты, в области фона и объекта "Юник Ай соответственно. Сиз" (RU) Заявка: 2006143529/09, 08.12.2006 Дата начала отсчета срока действия патента: 08.12.2006 Опубликовано: 20.10.2008 Бюл. № 29 действует

Аутентифика ция 6) артефактов RU Заявитель(и): JPEG 2010 127327 Открытое акционерное A общество "Концерн МПК радиостроения H04L 9/00 "Вега" (RU) (2006.01) Реферат: Способ аутентификации электронного изображения JPEG, заключающийся в том, что для отправителя и получателя предварительно формируют двоичную последовательность секретного ключа и криптографическую функцию, у отправителя разделяют электронное изображение JPEG на M≥2 блоков каждый размером n1×n2пикселов, где n1≥2 и n2≥2, над каждым m-м, где m=1, 2, …, M, блоком электронного изображения Автор(ы): JPEG выполняют вейвлет преобразование, полученные в результате преобразования вейвлет Оков Игорь коэффициенты квантуют и преобразуют в двоичные Николаевич последовательности вейвлет коэффициентов m-го (RU), блока электронного изображения JPEG, которые Чернолес преобразуют в N≥2 упорядоченные двоичные Владимир последовательности вейвлет коэффициентов m-го Петрович (RU) блока электронного изображения JPEG, вычисляют двоичную последовательность цифрового водяного знака m-го блока электронного изображения JPEG с помощью предварительно сформированных Заявка: криптографической функции и двоичной 2010127327/08, последовательности секретного ключа, 05.07.2010 аутентифицируют m-й блок электронного изображения JPEG, для чего встраивают двоичную последовательность цифрового водяного знака m-го Публикация № блока электронного изображения JPEG в 2 448 419 упорядоченную двоичную последовательность вейвлет коэффициентов этого блока, а полученные упорядоченные двоичные последовательности вейвлет коэффициентов с встроенной двоичной Дата подачи последовательностью цифрового водяного знака mзаявки: го блока электронного изображения JPEG кодируют 05.07.2010 с использованием арифметического кодирования в Дата кодированные последовательности этого блока, публикации причем действия по аутентификации у отправителя заявки: блоков электронного изображения JPEG повторяют 10.01.2012 до завершения их поступления, передают Бюл. № 1 аутентифицированное электронное изображение JPEG получателю, где проверяют подлинность принятого получателем электронного изображения JPEG, для чего разделяют двоичную последовательность принятого получателем электронного изображения JPEG на двоичные последовательности его принятых блоков, которые разделяют на кодированные последовательности mго принятого блока электронного изображения JPEG, декодируют их и выделяют N упорядоченных двоичных последовательностей вейвлет коэффициентов m-го принятого блока электронного Действует

изображения JPEG, выделяют из упорядоченной двоичной последовательности m-го принятого блока электронного изображения JPEG двоичную последовательность цифрового водяного знака этого блока и запоминают ее, вычисляют двоичную последовательность цифрового водяного знака m-го принятого блока электронного изображения JPEG с помощью предварительно сформированных криптографической функции и двоичной последовательности секретного ключа и сравнивают ее с ранее вычисленной и запомненной двоичной последовательностью цифрового водяного знака m-го принятого блока электронного изображения JPEG, а по результатам сравнения принимают решение о подлинности принятого блока электронного изображения JPEG, повторяют действия по проверке подлинности принятых блоков электронного изображения JPEG до завершения их приема, принятое электронное изображение JPEG считают подлинным, если подлинными оказываются M принятых блоков электронного изображения JPEG, отличающееся тем, что предварительно задают допустимую вероятность Pдоп принятия подлинным m-го принятого блока электронного изображения JPEG, являющегося неподлинным, вычисленную у отправителя из k-й, где k=1, 2, …, K, a 1≤K<N, упорядоченной двоичной последовательности вейвлет коэффициентов m-го блока электронного изображения JPEG с помощью предварительно сформированных криптографической функции формирования имитовставки и двоичной последовательности секретного ключа k-ю двоичную последовательность цифрового водяного знака m-го блока электронного изображения JPEG разделяют на ее первую и вторую подпоследовательности и встраивают в (k+1)-ю упорядоченную двоичную последовательность вейвлет коэффициентов этого же блока электронного изображения JPEG, а у получателя с помощью предварительно сформированных криптографической функции формирования имитовставки и двоичной последовательности секретного ключа из k-й упорядоченной двоичной последовательности вейвлет коэффициентов m-го принятого блока электронного изображения JPEG вычисляют k-ю двоичную последовательность его цифрового водяного знака, разделяют ее на первую и вторую подпоследовательности и запоминают их, выделяют из (k+1)-й упорядоченной двоичной последовательности m-го принятого блока электронного изображения JPEG вторую

подпоследовательность k-й двоичной последовательности цифрового водяного знака этого блока и побитно сравнивают ее с запомненной второй под последовательностью k-й вычисленной двоичной последовательности цифрового водяного знака m-го принятого блока электронного изображения JPEG и запоминают число Zk несовпадающих битов для всех K сравниваемых под последовательностей этого блока, а принятый m-й блок электронного изображения JPEG считают подлинным, если число Zk несовпадающих битов не превышает вычисленного для него значения максимально допустимого числа несовпадений Zдоп. 7) Установле- RU ние 2 409 861 подлинности C2 оригинала цифрового изображения Автор(ы): БУРРЬЕР Франсис (FR), Реферат: Настоящее изобретение относится к способу КЕЗЕР Клеман заверения и последующего установления подлинности оригинальных физических или (FR), цифровых документов. Технический результат БУРРЬЕР заключается в повышении надежности защитных Франк (FR) свойств документов. Концепция доказательства заключается в двойственной природе элементов физической и цифровой информации, один из Патентооблада которых является ссылкой на другой, который не может быть исправленным из-за риска утраты тель(и): доказательства. Для физического оригинала НОВАТЕК СА документа , ассоциативно связанного с пузырьковой (FR) печатью, существует соответствующий зарегистрированный безбумажный ссылочный Дата начала эквивалент, отмеченный штампом дата/время. Для отсчета срока зарегистрированного цифрового оригинального действия документа, отмеченного штампом дата/время, патента: существует соответствующий ссылочный эквивалент в форме пузырьковой печати . 19.12.2006 21.12.2005 FR 0512985 Дата публикации заявки: 27.01.2010 Бюл. № 3 Опубликовано: 20.01.2011 Бюл. № 2 действует

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

35.98

Юрий Игоревич Солдатов

Здравствуйте, Илья! Очень интересный проект! Скажите пожалуйста, а какой механизм реализации малых инновационных предприятий на территории университета?