UA122045C2 - Система виявлення вибухового пристрою, захованого на тілі - Google Patents

Abstract

Даний винахід належить до пристрою та методу для виявлення натільної прихованої зброї. Система використовує мікрохвильовий радар для виявлення малої зброї - як-то ручна вогнепальна зброя, ножі, гранати та вибухові жилети - на тілі людей, які можуть стояти, ходити чи взагалі рухатись. Сканування може бути неявним й не вимагає від суб'єкта стояти нерухомо. Сканування буде можливим, коли люди наскрізь проходитимуть короткий коридор, де необхідне обладнання вбудоване в стіни чи знаходиться поза ними. Система не генерує зображення об'єкта, а в результаті видає сигнал "погрози" або "відсутності погрози". Дана система придатна для спостереження за безпекою в громадських будівлях, школах та будь-якому іншому місці, де велика кількість людей входить всередину певної будівлі за короткий проміжок часу та через визначені місця входу. Також, система є компактною, портативною та менш дорогою, ніж наявні пристрої отримання зображення за допомогою міліметрових хвиль (сканери усього тіла), що використовуються для перевірок безпеки в аеропортах.

Description

ВІДСОТОК ВИДАЛЕНИХ ФОНОВНХ ПОЛЮЄТВ

САжторнеміь) 0 Ведалемня Людини о Внадлення Зброї 00 Видалення Людини Зброї

Со (бе) г

Кп ІН хм и мм г п

ЗММИК(0О05) 963 95.08 91ле

ЗММНКі(бовІ) 1734 зла 17.25

МКУ (0.03) 995 пох 160,об9х

МК (М) 91.76 оо 5.92

МК (5 05.47 7359 66.72

МК ОН ГАЗ вл 17.25 ткдолда и «ж Відсоток, по є більмо за ЦЮбо,; отремано через те, во алгориєм створює більше повжеів в досліджуваній сигнаєві цілі, віж в сигватурі фазу. Це сбумовлює те, що на один фоновий полює видаляється більше, Віж один полює цілі.

Фі.1

Терористичні погрози та насильницькі напади на цивільних осіб є головною проблемою усюди в світі. Завчасне попередження є суттю в запобіганні таких погроз і нападів. Саме цьому розробка систем виявлення прихованої зброї (ВП3З) є важливою. Існує багато різновидів систем

ВИЗ залежно від вжитих фізичних принципів: 1) випромінення електромагнітних хвиль на радіочастотах (РЧ), мікрохвильовому та міліметровому частотних діапазонах; 2) виявлення деформацій у фоновому магнітному полі (магнітні системи); 3) магнітно-резонансна томографія (МРТ); 4) методи індукції магнітного поля; 5) акустичне та ультразвукове виявлення; 6) інфрачервоні системи отримання зображення; 7) рентгенівські системи отримання зображення.

Системи виявлення прихованої зброї, що використовують випромінення електромагнітних хвиль, поділяються на два загальні класи: системи отримання зображення та детектори.

Системи отримання зображення вже є наявними на ринку. Вони генерують зображення об'єкта й далі це зображення інспектується (зазвичай людиною-оператором) на наявність підозрілих об'єктів. Такі системи, що мають назву сканерів усього тіла, вже працюють в багатьох великих аеропортах навколо світу.

Сканери усього тіла оперують в та поблизу міліметрового частотного діапазону (типові робочі частоти знаходяться між 30 ГГц та 300 ГГц). Ці системи є дорогими та громіздкими, а також потребують повної співпраці - інспектований суб'єкт має не тільки стояти нерухомо, а й мати обидві руки підняті та ноги розведені осторонь для того, щоб дозволити міліметровим хвилям опромінити поверхню усього тіла. В результаті, детальний обрис тіла людини відображається на екрані, що є проблемним з точки зору приватності людини.

Запропонований винахід належить до класу детекторів. Детектори не генерують зображення, а сповіщують у разі виявлення погрози. Системи можуть бути повністю автоматизовані та не потребувати негайного втручання людини. Якщо система подає сигнал погрози, то результатом цього може бути наступне: підозрюваний суб'єкт підлягає подальшій перевірці органами безпеки, підозрюваний суб'єкт фотографується, вхідний прохід закривається та блокується тощо. До нашого відома, такі системи досі не є наявними на ринку.

Головною проблемою мікрохвильових систем виявлення є недостатня надійність детекції.

Існують два основних фактори, що сприяють вказаній низькій надійності. По-перше, такі системи мають оперувати в неконтрольованому та динамічному (що постійно змінюється)

Зо електромагнітному середовищі (всередині будівель, в присутності людей, транспортних засобів, меблі та інше). Це збільшує неточності в вимірюваннях до рівнів, що маскують сигнали, розсіяні від цілі (цільові радарні сигнатури). По-друге, радарні сигнатури людей без зброї є набагато потужнішими, ніж радарні сигнатури прихованої зброї. Сигнатури людського тіла, до того ж, дуже відрізняються одна від одної, а також їх важко розрахувати наперед. В результаті, радарна сигнатура людей теж маскує слабкі сигнатури, випромінені від прихованих на тілі об'єктів.

Обидві основні проблеми, наведені вище, успішно розв'язано в запропонованій системі з чутливістю та специфічністю виявлення, що знаходяться значно вище бажаного 90 95 рівня.

Нововведення, що дозволяють такі характеристики, складаються 3: а) використання кополяризованих та кросполяризованих вимірювань; б) використання як пізньої (резонансної), так і ранньої (дзеркальної") частин сигналу від цілі; в) адаптивної обробки сигналу, що дозволяє когнітивній системі постійно "вивчати" та "адаптуватись" на основі вимірювань в даному середовищі застосування.

СТИСЛИЙ ВИКЛАД ВИНАХОДУ

Як було доказано, пізній часовий відгук (ПЧВ) від зброї містить важливу інформацію про власну резонансну сигнатуру, що залежить від розміру, форми та параметрів конструкції. Успіх методів детекції на основі ПЧВ критично залежить від здатності подавити радарні шуми, які походять від вимірювального середовища (фону) та людського тіла. Відсутність цієї здатності не дозволяє мікрохвильовим радарним методам стати практичними в виявленні прихованої зброї на тілі людини. В цьому випадку вирішення проблеми позбавлення від шумів є особливо складною, тому що радарні сигнатури людей та навколишнього середовища широко відрізняються та можуть змінюватись з часом, коли вимірювання відбуваються в неконтрольованому середовищі.

В даному документі викладено перспективний метод виявлення натільної прихованої зброї.

В його основі лежить Загальний Матричний "Репсі!" Метод Найменших Квадратів (ЗММНК) чи

Метод Кумаресан-Туфтса, що відокремлюють власні моди від цілей в формі експоненціально згасаючих синусоїд. Порівняльний аналіз роботи вказаних двох методів по відокремленню власних мод показав, що ЗММНК дає кращі результати.

Першим кроком визначаються власні моди навколишнього середовища. Далі вони відокремлюються від вимірювань бажаних типів зброї (при відсутності людей), тим самим бо дозволяючи визначити внутрішні власні моди зброї. Два набори власних мод, що характеризують навколишнє середовище та зброю, що підлягає виявленню, потім застосовуються для: а) подавлення фонових шумів при зворотньому відбитті від інспектованого суб'єкта; б) виявлення наявної зброї на тілі суб'єкта. Для останньої задачі використовуються

Синтетичний Нейронний Сітьовий Класифікатор (СНСК) або Наїв Байєсов Класифікатор (НЕК) для того, щоб визначити, чи є ціль погрозою. Встановлено, що незважаючи на ідентичні характеристики роботи обох класифікаторів, СНСК показує дещо кращі результати. Дані вимірювань були отримані в Університеті Макмастер у березні 2012 (| за допомогою ультраширокосмугових антен, вироблених в Королевському Військовому Коледжі |21.

Експерименти показують, що з належним видаленням шумів, моностатичні радарні вимірювання інспектованого суб'єкта на частотах від 0.5 ГГц до 5 ГГц та на відстані 1.5 метра, надають придатні результати для виявлення натільної прихованої зброї.

КОРОТКИЙ ОПИС РИСУНКІВ

Як приклад, наведено опис запропонованого винаходу з посиланням на супутні рисунки, якто:

На Фігурі 1 зображена таблиця з відсотками видалених фонових полюсів.

На Фігурі 2 зображені результати роботи НЕК без видалення фону для двох класів.

На Фігурі З зображені результати роботи НЕК з видаленням фону.

На Фігурі 4 зображені результати роботи НЕК з видаленням фону.

На Фігурі 5 зображені результати роботи НЕК без видалення фону та три класи.

На Фігурі 6 зображені результати роботи НЕК з видаленням фону та три класи.

На Фігурі 7 зображені результати роботи НЕК з видаленням фону.

На Фігурі 8 зображено імовірність СНСК Класу 1 (погроза) з рь-0.005.

На Фігурі 9 зображено імовірність погрози за результатами СНСК.

ДЕТАЛЬНИЙ ОПИС ВИНАХОДУ

На сьогодні, комерційні системи виявлення прихованої зброї (ВПЗ), як-то переносні інструменти та детектори руху наскрізь, мають багато недоліків. Портативні системи потребують, щоб оператор знаходився на близькій відстані до суб'єкта, а результат може бути помилковим. Детектори руху наскрізь, як і портативні системи, потребують, щоб досліджувані

Зо суб'єкти проходили в вузькому коридорі через контрольні точки, одна за одною, що викликає затримки. Такі детектори мають високий рівень помилкових позитивних результатів, а також вони є дуже чутливими до сторонніх металічних об'єктів, таких як ключі та пряжки на ременях.

Більш розвинені системи, такі як сканери усього тіла, генерують зображення, які потім мають бути проглянуті оператором на предмет зброї. Зображення тіла є доволі детальними, що викликає порушення приватності людини. Звідси стає зрозумілим, що існує великий попит на ефективні портативні системи, які можуть виявляти зброю без зображення людського тіла.

Кожна структура має внутрішні резонансні моди, що залежать від розміру, форми та параметрів конструкції. Багато типів зброї має виражені резонансні сигнатури, що можливо класифікувати ІЗ). Більш конкретно, пізній часовий відгук (ПЧВ) сигналу від радара може містити сигнатури об'єкта та бути використаний для виявлення об'єкта та ідентифікації (41, (5), ІЄЇ, Г/1. В

ІВІ, для класифікації сигналу від радара за допомогою СНСК, замість ПЧВ було використано ранній часовий відгук (дзеркальне відбиття). Проте, ця система оперує сигналами від радара на міліметрових хвилях, коли більшість натільних типів зброї не резонує.

Найбільшою перевагою резонансного сигналу від радара є його незалежність від ракурсу. З іншого боку, поляризація падаючої хвилі може грати значну роль в здатності збуджувати головні резонанси в досліджуваному об'єкті (|4Ї, |9). Саме цьому, як кополяризовані, так і кросполяризовані сигнали мають бути використані в розрахунках І4|Ї, (10|Ї. В даній роботі використані сигнали обох поляризацій. При розгляді поляризації передавальної та приймальної антен, вимірювальні сигнали позначені як В-В, Г-Г та В-Г, де В їі Г належать відповідно до вертикальної та горизонтальної поляризацій.

Метод з використанням ПЧВ для ВПЗ не є методом отримання зображень. Він лише видає сповіщення у разі виявлення погрози. Ефективність такого підходу критично залежить від його здатності ідентифікувати сигнатуру досліджуваного об'єкта та відрізнити її від фонових шумів, таких як відбиття від тіла людини, стіни та оточуючі меблі або обладнання, ключі, мобільні телефони, тощо (|101. В (11) за допомогою розрахунків показано, що тіло людини може значно впливати на здатність детекції зброї. Цей негативний ефект пояснюється зменшенням резонансної потужності та зміщенням резонансних частот об'єкта. Головною метою в даній роботі є експериментальна демонстрація того, як з належним видаленням шумів, ПЧВ в ко- та кросполяризованих вимірюваннях може бути застосований для виявлення прихованої зброї в бо людей у неконтрольованому середовищі.

Обробка ПЧВ в сигналі від радара є темою інтенсивних досліджень в обробці сигналу.

Багато алгоритмів розроблено для вилучення сигнатури об'єкта з сигналу від радара. Алгоритм

Складної Класифікації Сигналу використано в |41, (21, ІЄЇ та І7/). В І4| сигнатура вилучена за допомогою узагальненого методу "репсі!" функції. В (12| Матричний "Репсі!" Метод (модифікація методу Проні) використано для вилучення резонансів цілі. В даній роботі ми використовуємо

Загальний Матричний "Репсі" Метод Найменших Квадратів (ЗММНК) з |(12| та (13) для декомпозиції сигналу від радара на фонову складову та складову з даними про ціль. Також вивчено можливість застосування Методу Кумаресан-Туфтса (МКТ) (|14| для цього завдання, але виявилось, що цей метод не дає ніяких переваг порівняно з ЗММНК. Наступним кроком вилучаються фонові моди, що містяться в вимірюваннях, при цьому ефективно позбавляючись від шумів. Дані надходять до СНСК для того, щоб визначити чи є ціль загрозою. Фінальний результат також може бути отриманий за допомогою НЕК. Ці два класифікатори мають схожі характеристики роботи, проте СНСК є більш надійним.

Експериментальні дані для підтвердження роботи алгоритму отримані в Університеті

Макмастер у березні 2012. Вимірювання в частотній області від 500 МГц до 5 ГГц зроблені за допомогою векторного сітьового аналізатора (ВСА) ІАдіїепї Е83638 РМА сітьовий аналізатор (10

МГц - 40 ГГц)). Вимірювання в часовій області також зроблені з використанням ВСА, проте існують сумніви щодо їх точності; вимірювання в часовій області будуть зроблені ще раз в квітні/травні 2013. Всі вимірювання отримані з використанням трьох конфігурацій антен - В-В, Г-

Г та В-Г, що позначає два кополяризованих виміри (передавальна та приймальна антени обидві є вертикально або горизонтально поляризовані) та один кросполяризований вимір (передавальна антена є вертикально поляризованою, а приймальна - горизонтально).

Детальний опис вимірювань знаходиться в (1). 521: параметр (комплексний коефіцієнт передачі багатополюсника, сформованого з двох антен та досліджуваної області між ними) є вимірюваним сигналом.

Для аналізу порівняно ЗММНК та МКТ при вилученні власних мод. Обидва методи використовують дані з часової області для вилучення параметрів. Це означає, що потрібно зробити зворотне перетворення Фур'є (ЗПФ) для комплексних сигналів 521 в частотній області.

Для того, щоб точно відтворити дані з частотної області в часовій області, має місце попередня обробка даних, що відбувається наступним чином. По-перше, дані віддзеркалюються для покриття діапазону частот від -5 ГГц до 5 ГГц. Це включає віддзеркалення дійсної частини експериментальних даних та розрахунок спряженого віддзеркалення уявної частини, після чого вони об'єднуються в один сигнал. Даний сигнал далі обробляється за допомогою функції Шх) в середовищі Майар. Як тільки отримано сигнал в часовій області, відсікається ранній часовий відгук та тільки пізній часовий відгук використовується в алгоритмі для вилучення власних мод.

Це гарантує, що ми маємо справу тільки з резонансною інформацією про ціль, а не з її дзеркальним відбиттям.

Матричний "Репсії" Метод та ЗММНК докладно пояснені в |13), а використаний алгоритм пояснено в (12). Стисле пояснення надано нижче. Сигнал від радара як функція від часу / може удав сор сов В ЗИ восьма с. 2 і-ї (7) ев рравиможе бути записаний як ряд комплексних членів: у- не". і- (2)

Де Нове має бути таким, що ушдев. В наведеному записі, РН; включає початкову амплітуду та фазу даної синосоїди; 51/:-а-|0ї містить сталу згасання, сї«0, та кутову частоту, ші-2пії. Оскільки ми маємо справу з дійсними сигналами, вони не можуть бути представлені в термінах нескінченного ряду, тому вони поділені на часові інтервали Лі. Тоді, ряд зводиться до скінченного: М клі уйК-КА) ук - У Нет, -0,...М-1 і-1 ; (3)

БО у(кА) о . . де є сигнатурою в часовій області. Існує М однаково розташованих точок у часі, починаючи з Ї-0 та закінчуючи Її - (М-1) ДІ. Ми вводимо ане й ряд стає

М Ж

Ук- ХНа і- І

Для | знЯУходження Ні. 2Ушпа| М застосовано ЗММНК. Це зроблено введенням наступної матриці: У У2 У

Ум-і-1 УМА 5-50 УМм-ї (мМ-АСЬ(і-) (Б) де є визначається користувачем. Для знаходження "репсі" матриці найменших квадратів, декомпозиція сингулярних значень здійснена над У:

У -ШУм. (6)

Далі зроблено припущення, що будь-які достатньо малі сингулярні значення відповідають компонентам сигналу через присутність шуму, та видаляючи відповідні стовпці в ), Х та М, ми вводимо нові матриці І, У та У". Тоді, сигнал без шумів має вигляд: "рих" т чШУМ (7)

Для того, щоб визначити достатньо мале сингулярне значення, потрібно визначити новий параметр, що має назву "частка допустимого відхилення" Ттас. Звідси, достатньо мале сингулярне значення визначається як таке, що є меншим за тгасхіи, де Хі є найбільшим сингулярним значенням при сортуванні У. Значення ттас має бути обрано обережно: тктас-0 не видаляє шум, в той час як велике тіас Призводить до неточного представлення сигналу. Ткас-ї х 103 є знайденим оптимальним значенням. позначаємо,с-ий стовп ж овним індексом 1) як У;с. Далі вводяться

Мом ий от про в р«|м/2|| | : : де - позначає цілу частину. Для використання всіх можливих даних, задано

С -|м/4) Використовуючи ці визначення, можна показати, що 7і є узагальненими власними значеннями мії», 2-еідмтмг) (9) де Мії є псевдооберненням Мура-Пенроуза. З (9), розв'язанням прямої задачі найменших квадратів, можна отримати К::

Уо 1 1 й. 1 А. уз Ш 21 272 й. М Не»

М-1 0 ОМ-1 М-1 її 7 7 000 Е в

Ум-1 1 2 М МІ (10)

Повний код наведено в (12) та в Додатку. Важливо відмітити, що вибір великого значення для | погіршує порядок матриці при обчисленні Н;. Дослідження ефекту впливу | та Тгас на вилучення власних мод, наведено в (12 та (13). З метою попереднього дослідження, до уваги береться тільки параметр 7 в (4), а В; не враховується. Для повного використання всіх наявних даних, є вигідним алгоритм, що здатний точно вилучити Ні, та далі використовувати В, при аналізі сигнатур від цілі.

МКТ детально описано в (14) та (15). Програма для роботи цього алгоритму основана на коді, що наявний в (16)Ї. Стислий огляд роботи алгоритму наведений нижче. Ряд згасаючих синусоїд формі комплексних експонент має вигляд:

Ук - Кк -0,....М-1.

І-1, я 411

Уо У 0-0 У цс упуйм кроком вводиться матриця

Ума Ум-аро-: Ум-2і (12) та вектор-стовпець пу У ук. (13)

Далі записується рівняння

УЬ--п , (а де в-п в ..вТ визначає параметри

Ві) -1 У Мк, (15)

Для того, щоб покращити роботу алгоритму в умовах шуму, здійснюється декомпозиція сингулярних значень:

У У, МТ. (16)

Порядок моделі розраховується, використовуючи сингулярні значення з (16). Для цього використовується алгоритм мінімального визначення довжини (МВД) в вигляді, представленому в 16). Це дозволяє розрахувати кількість потрібних сингулярних значень (позначається М). З іншого боку, кількість сингулярних значень можна пов'язати з часткою допустимого відхилення в методі "репсі!" матриці.

Для запису К-го стовпця в І та У, вводяться вектори-стовпці ик та мк, К-1,2,...,М, відповідно.

Вектор Б Знакодиться як:

БЕ-У- -(пкк. к-1оКк (17)

Далі знаходяться корені В(х), що відповідають 7; членам в (11). Корені мають задовольняти

Їй в1. З цих значень вилучається В: спочатку, сигнал регенерується з використанням вилучені ойруметрів (18) т де «-о ДО... (м-- ЗА | о -|ва 2. ом, та Ф | 2. ем. Елементи векторів а та

Фш є дійсними та уявними частинами, відповідно, власних мод 7 (І-1,...,М). Тоді, для того, щоб знайти Ві, потрібно розрахувати псевдообернення Мура-Пенроуза від у та помножити його з початковим сигналом

Г-УУ ну, (8) де г - ІН: Не... Нм).

Даний метод призводить до розрахунків г, що більше не погіршують порядок матриці.

Шуми навколишнього середовища видаляються при розгляді початкових даних при вимірюваннях цього середовища без присутності цілей. В результаті, сигнатури представлені як сума комплексних синусоїд, а їх параметри 7; в (4) та (11) є відомими. Ці параметри можуть бути розглянуті як полюси (або власні моди) сигналу з шумами, й далі вони використовуються для подавлення шумів.

Наступним кроком проводяться вимірювання за наявності цілей. Для даних, використаних в цьому документі, вимірювання зроблені таким чином: 1. Три вимірювання за присутності тільки антени (виміри фону). 2. Вимірювання тільки зброї (виміри зброї). 3. Вимірювання суб'єкту без зброї (виміри суб'єкта). 4. Вимірювання суб'єкту зі зброєю

А)зброя спереду

Б) зброя збоку

В) зброя позаду.

До того ж, вимірювання суб'єкта (тип З та 4) зроблені за наявності тонкого та товстого жакету.

Як тільки вимірювання всіх об'єктів зроблені, далі вилучаються 7; полюси (власні моди) відповідних сигналів. Точність рь використовується для визначення близькості полюсу в сигналі від цілі до полюсу в фоновому сигналі для того, щоб розглядатись як фоновий полюс.

Далі проводиться пошук полюсів в сигналі від цілі з точністю рь, після чого вони прирівнюються нулю.

Як тільки фон видалено, сигнал від цілі відтворюється за допомогою решти полюсів, використовуючи (3). Оскільки результатом ЗММНК є сигнал в часовій області, він переводиться в частотну область за допомогою швидкого перетворення Фур'є. Ми посилаємось на даний сигнал як сигнал від цілі в частотній області.

Для прекласифікації спочатку створюється матриця В як ом м у

А- пн кН й. Кн . фено фбонос ЩН (20)

Де г позначає вектор-стовпець, що містить сигнал від цілі в частотній області. Верхній індекс позначає номер цілі, а нижній - конфігурацію антен. Далі створюється вектор класів с з класами, що відповідають стовпцям матриці Н, наприклад сі-1 позначає, що перший стовпець матриці А належить до Класу 1.

Оскільки існує багато характерних особливостей відгуку, найкращим є представляти кожний відгук в термінах його принципових компонент. Тож, ми завершуємо декомпозицію сингулярних значень від В в-ОхУ 17 сто ремо модифіковану матрицю З" -|Щ Ше о... ші позначає і-ий стовпець матриці ОО, а п - це кількість компонент, вибраних для представлення сигналу. Далі створюється тренувальна матриця Т: т - (В).

Для класифікації відгуку, вводиться вектор як стовпець В, аналогічно з (20). Тестовий вектор

Ї тоді створюється як: 1- (у.

В рамках роботи з НЕК, спочатку досліджено його характеристики за допомогою функцій обробки сигналу, вбудованих в середовище Маїйаб (17). Наступним пунктам приділено увагу: 1) за допомогою команди пр-МаїмеВауез КТ, с) тренувальні дані передані на обробку НЕК; 2) знайдено клас вектора розрахунком імовірності належності тестового вектора до кожного з класів. Використано команду розіегіог(пб, І), результатом якої є вектор з стовпцями відповідно до різних класів. Значення відповідають імовірності належності Її до кожного з класів.

Існує багато способів визначення класів - наприклад, можна визначити клас 1 як "суб'єкт без зброї" та клас 2 як клас "зброї"". Можливо також визначити більше класів зброї та мати клас 1 як клас без зброї, клас 2 як клас ножів, а клас З як клас вогнепальної зброї. Використовуючи ці типи класів, можна зробити тест на предмет здатності відрізняти типи зброї. В даних розрахунках зроблено припущення, що величина сигналу від цілі в частотній області на кожній частоті є незалежною характеристикою.

Зо В рамках роботи з СНСК, застосовано вбудовані команди для роботи з цим алгоритмом в середовищі Майаб (18). Розраховано 4-шарову модель з прямим живленням, що має 7 вхідних вузлів (по одному на кожну точку даних у вхідному сигналі) та один вихідний вузол. Перший невидимий шар має 100 нейронів, а другий невидимий шар має 10 нейронів. Всі нейрони містять їапзід функції передачі. Зважений спряжений градієнтний метод зворотнього поширення застосовано для тренування моделі. Знову зроблено припущення, що величина сигналу від цілі в частотній області на кожній частоті є незалежною характеристикою.

Для розрахунку ефективності СНСК використовуються дві величини:

Чутгливість- ---- -: 10055

ТРАБЕМ (21) о. ТМ

Специфічнеть---- - -1005

ТМАЕР (22) де ТР, ЕМ, ТМ, ЕР позначають результат, відповідно, як дійсний позитивний, хибний негативний, дійсний негативний та хибний позитивний.

На Фігурі 1 зображено відсоток фонових полюсів, видалених з вимірювань цілі для різних значень рь. Відсоток визначається як відношення полюсів, видалених з вимірювань цілі, до кількості полюсів, вилучених з вимірювань фону. Емпірично знайдено, що рь-0.005 в ЗММНК видаляє достатньо кількість фонових полюсів з вимірювань цілі без видалення внутрішніх полюсів.

Результати, наведені нижче, демонструють ефект впливу фону на класифікацію за допомогою НБК. Використані сигнали обробляються через ЗММНК та відтворюються за допомогою (4). В результаті отримано сигнал в часовій області, що можна конвертувати в частотну область за допомогою швидкого перетворення Фур'є. В усіх наведених нижче результатах, для тренування та класифікації використана величина частотно-залежного коефіцієнта передачі | 52: | як вектора відгуку г.

Спочатку наведено випадок з двома наявними класами. Клас 1 є ціллю без зброї, тоді як

Клас 2 є ціллю зі зброєю.

Далі пояснено послідовність класифікації. Вимірювання г представлені в наступному форматі: Жакет/Зброя/Позиція/Відстань для людей зі зброєю. Наприклад, "тонкий/31/спереду/Юлизька" позначає виміри суб'єкта з тонким жакетом зі Зброєю 1, розташованою спереду на тілі, коли суб'єкт стоїть близько до антени (біля 60 см). Оскільки, існує лише 4 виміряних відгуки для випадку "лише людина" (тонкий жакет близько, тонкий жакет далеко, товстий жакет близько, товстий жакет далеко), ми використовуємо дані, отримані з далекої відстані (суб'єкт на відстані 150 см від антен), для тестування специфічності алгоритму.

Специфічність представляє відношення правильно класифікованих цілей без зброї до загальної кількості вимірювань у випадку "лише людина".

На Фігурі 2 показано, що без видалення фону класифікатор послідовно не спроможний відрізняти сигнатури цілі правильно. Хоча імовірності класу є здебільшого високими (270 9б), багато результатів є невірними.

На Фігурі З показано, що невелике видалення фону все ще дає невірні результати класифікації даних. В цьому випадку, імовірності класу є здебільшого однаковими - від 40 95 до бо об.

На Фігурі 4 зображено випадок оптимального видалення фону. При цьому всі тестові вектори, що містять зброю, є правильно класифіковані з дуже високою імовірністю. Суб'єкт з тонким жакетом є виявленим правильно, також з високою імовірністю. Суб'єкт з товстим жакетом є виявленим неправильно; імовірності класу є відносно на одному рівні, але результат не є визначеним. Важливо зазначити, що хоча всі цілі зі зброєю визначені правильно, імовірності вимірювань класу 2 з товстим жакетом є менші за ті, що зроблені з тонким жакетом.

Це може означати, що деякі предмети одягу погіршують результати класифікації, особливо коли ціль розташована далеко від антен та відношення сигналу до шуму є малим.

Наступним кроком, досліджені три класи для перевірки того, як алгоритм відрізняє типи зброї. В цьому випадку Клас 1 є без зброї, Клас 2 є ніж, а Клас З є пістолет. 31 належить до

Класу 2, а 32 та 33 належить до Класу 3. На Фігурі 5 показано, що без видалення фону, не можливо правильно класифікувати вимірювання цілі, хоча й імовірності класу є високими. На

Фігурі 6 показано, що з незначним видаленням фону, все ще не можливо правильно класифікувати вимірювання, але імовірності класу є нижчими.

Зо На Фігурі 7 показано, що з оптимальним видаленням фону можливо правильно відрізнити випадки суб'єкта (Клас 1) та суб'єкта зі зброєю (Класи 2 та 3). Ми не змогли правильно ідентифікувати клас зі зброєю на цілі, а також в деяких випадках імовірності належності цілі до

Класу 2 чи 3 є дуже схожими. В цьому випадку, суб'єкт з товстим жакетом є правильно визначений як суб'єкт без зброї. Це може позначати, що хоча ми й не змогли правильно ідентифікувати клас зброї, для випадків, коли є потреба відрізняти поміж цілей зі зброєю та без неї, потрібно використати три класи в НЕК.

В наведених результатах, фон видалено з усіх вимірювань цілі за допомогою ЗММНК.

Розглянуто два класи, Клас 0 та Клас 1, що позначають відсутність погрози та погрозу, відповідно. В тренувальній матриці використані вимірювання людей без зброї поблизу антен, як цілі без погрози, тоді як вимірювання лише зброї використані як цілі з погрозою.

На Фігурі 8 показано імовірність належності цілі до Класу 1 (погроза) за результатом роботи нашого алгоритму для вимірювань, описаних вище. Імовірність цілі з погрозою позначено як Рт.

Якщо Рт » 0.5, ціль є погрозою. Алгоритм протестований з використанням 38 вимірювань.

Індекси вимірювань від 1 до 18, від 19 до 38, та від 37 до 38 відповідають вимірюванням як показано на Рисунку 9. Вимірювання на близькій відстані мають кращу імовірність детекції, ніж вимірювання на далекій відстані.

На Фігурі 9 показано імовірність погрози, знайдена за допомогою СНСК. Виділені дані відповідають вимірюванням, що були неправильно класифіковані з хибним негативним результатом.

Використовуючи дані на Фігурі 8, обчислено чутливість та специфічність системи. Загальні чутливість та специфічність дорівнюють 91.5 95 та 100 95, відповідно. Важливо відмітити, що результат специфічності натепер не такий важливий через недостачу вимірювань людей без зброї. Чутливість алгоритму до вимірювань на близькій відстані є 100 95, а чутливість на далекій відстані - 83 до. Загальна чутливість вимірювань тонкого жакету складає 94 905, товстого жакету - 8995. Це може означати, що деякі предмети одягу погіршують результати класифікації, особливо коли ціль розташована далеко від антен та відношення сигналу до шуму є малим.

Метод виявлення зброї з використанням НБК або СНСК для даних з видаленим за допомогою ЗММНК фоновим шумом від радара, виявляється багатообіцяючим. Для отримання більшої кількості експериментальних даних, ми недавно придбали нові гребінчасті рупорні бо антени, що працюють для двох поляризацій. Це дозволить забезпечити більш статистично обгрунтований аналіз алгоритмів. Також, планується повторити вимірювання в часовій області, використовуючи високошвидкий осцилограф та генератор хвиль довільної форми, для валідації технології на даних, отриманих прямо в часовій області (пульсовий режим). Такі вимірювання є більш швидкими, ніж виміри в частотній області, а тому вони є більш практичними. Також, виконується робота по покращенню характеристик класифікаторів. За мету поставлено відмову від необхідності тренувати модель для цілей, що не є погрозами (люди без зброї"), а також покладатися, наскільки можливо, на тренування, що базуються тільки на сигнатурах цілей з погрозами.

Потрібно розуміти, що приклади винаходу, розглянуті в даному документі, наведені лише для застосування принципів винаходу з ілюстративною метою. Зроблені в документі посилання на опис наведених прикладів застосування винаходу не обмежують набір заявок, які також перераховують найважливіші характерні особливості винаходу.

Джерела інформації: 1. М. К. Мікоїюома, "Ргедиепсу 5уеєр теавигетепібв ої сопсеа(єй мжеароп5 оп рег5опв, "ТесНпіса! Вероп 0 ОНОС-ОНама, Натіїюп ОМ., Аргії 2012. 2. у. М. Бідаідиі, М. М. М. Апіаг, А. Р. Егтеипаопег, Е.С. Зтіїн, С.А. Могіп апа Т. Тнауарагап, "Оезідп ої ап шгаміаерапа апіірода! їарегед 5іої апівєппа ивіпа еїїріїса! вір сопдисіог5, " ІЕЄЕЕ

Апієппаз апа УмігеІез5 Ргорадаїйноп І еНегв, Мої. 10, р.251-254, Магсп 2011.

З. 5. Ібгапіт, К. А. іш, ОО. Момак апа А. В. У/аїегпоизе, "А 5ибзрасе 5ідпа! ргосезвіпд тТесппідие тог сопсеаІєд мєаропз аеїесійп, " ІЕЄЕЕ Іпіегпайопа! Сопіегепсе оп Асоивіїс5, Зреесі апа бідпа! Ргосеззіпа, Нопоіши, НІ, 2007. 4. М. Савпіпома, М. Спетіаком апа А. Мазаїоз, "ОМУ/В 5ідпаште апаїувзів Тог деїесіп ої роду- мжогп меаропв, " іп Іпіегпайопаї! Сопіегепсе оп Надаг, Зпапопаї, 2006. 5. Маза!по5, І. Мазаіозв, Н. Ву апа 5. Еоїіпєа, "І ТА апаїувзів апа 5ідпаї! ргосезвіпу ог сопсеєаївєй ехріозіме деїесійоп, " іп Септап Містожаме Сопіегепсе, Вепіп, 2010. б. Мазаїовз, 1. Мазаію5, Н. Вуи апа 5. Еоїїпеа, "Разі сопсєаієд меароп адеїесіоп міа тв апа!їувзів, " іп ІЄЕЕ Вадаг Сопієегепсе, Капзаз Су, МО, 2011. 7. Мазаїов, І. МазаІоз, Н. Ву апа 5. Еоїіпєа, "І ТА апаїувів Тог тазі сопсєаІєд меароп аєїтесійп, "іп бептап Містожаме Сопіегепсе, Оаптвіасдії, 2011.

Коо) 8. 0. О'ВейШу, М. Вомлтіпд апа 5. Наптетг, "Зідпа! ргосезвзіпу Тесппідне5 ог сопсеаІєд шеароп деїесіюп Бу изе ої пешга! пеїжогКк5, " ІЕЕЕ 271п Сопуепійп ої ЕІесітіса! в ЕІестопісв Епдіпеегз іп

Ісгаєї! (ІЕЕЕЇ), Ейаї, Івгаєї, 2012. 9. М. Зишеу апа 0. ІГоподвіай, "ВоЇе ої роїагігайоп іп ашотаїіс їагдеї гесодпйоп ивіпа гезопапсе адезстгірійоп5, "ЕІесігопіс І ей., мої. 40, по. 4, Геб. 2004. 10. М. К. Мікоїома, "Ойгамлаерапа (ОМУ/В) Підн-тезоїшіоп поібзе гадаг тог сопсеаієд меароп деїесійп, " Теснпіса! Вероп ою ОВОС-ОМама, Натійоп, ОМ, дипе 30, 2009. 11. М. К. Мікоїома, "Опгамлаерапа (ОМУ/В) Підн-тезоїшіоп поібзе гадаг тог сопсеаієд меароп деїесійоп, " Тесппіса! Вероп тю ОНОС-ОНама, Натійюоп, ОМ, ушу 23, 2010. 12. М. Сеогдієм апа М. Мікоїома, "Опамідерапа (МУ/В) підп-гезоїшіоп поізе гадаг їог сопсеєаїєй мєароп деїесійп, " Тесппіса! Верой ю ОНОС-ОНауа, Натійоп ОМ, Аргії, 2012. 13. А. 5. Адме, 0. М. Регеїга-Ріїно, Т. К. ЗаЖКаг апа 5. М. Вао, "Ехігароїайоп ої їйте дотаїп гезропзез їгот ІНгее дітепвзіопаї обієсів ційі2іпуд їйе таїгіх репсії! їесппідне, ""ЕЕЕ Тгапо. Апієппав

Ргорад., мої. 45, рр. 147-156, Удап. 1997. 14. А. Китагезап апа 0. МУ. Тийв, "Евійтаїййпо пе рагатеїег5 ої ехропепійау датреа віпивоїдв апа роІє-2его тоабеїїпд іп поїзе, " ІЄЕЕ Тгапзасійп5 оп Асоивіїс5, Зрееси, апа Зідпа! Ргосезвіпд, мо. ЗО, по. б, рр. 833-840, 1982. 15. а. К. АШи, "Евіїтайпа їйе рагатеїегв ої ехропепііаіПу датреа віпивоїдв іп поїзе, "Опімегейу ої Аподе Ізіапа, Кіповіоп, Аподе ІзІапа, 02881, Аргії, 2003. 16. сх. ВАеупоїд5, "Сотрієх ехропепіїа! апаїувії5, " 18 Оипе 2007. |Опіїпе|. Амайабіє: пЕрулимли. тай к5.сот/тайарсепігаййеехспапде/12439-сотріех-ехропепіа!-апа|увів.

ІАссеззей 20 А!цдиві 20121. 17. мМашумогкв, "Маїївіс5 ТооІрох Вго126, " І(ІОпіїпеЇ. Амаїйарвіє: пОру/Лимли. таїйпжогк5.сот/ргодисів/даїазпееїв/раї/віаївіісв-тооІрох. раї 18. мМашумогкв, "Мецгаї Мейо /ТооЇрох вгот2р, " ІОпіїпеЇ. Амаїйабієв: пЕрулимли. таїу т к5.сот/пеїІр/ппейіпаеєх.піті.

Claims (15)

ФОРМУЛА ВИНАХОДУ

1. Спосіб виявлення зброї, який включає: 60 випромінювання потоку високочастотних сигналів в зону спостереження,

приймання потоку розсіяних сигналів із зони спостереження, причому потік розсіяних сигналів формується в зоні спостереження з потоку високочастотних сигналів, коли ціль знаходиться принаймні частково в зоні спостереження, розпізнавання пізньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів та ранньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів, розпізнавання множини компонентів резонансного сигналу з пізньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів у вигляді множини затухаючих синусоїд, формування множини попередньо оброблених компонентів резонансного сигналу шляхом видалення щонайменше однієї затухаючої синусоїди з множини компонентів резонансного сигналу, причому зазначена щонайменше одна затухаюча синусоїда відповідає збереженим компонентам сигналів оточуючого середовища для зони спостереження, визначення оцінки цілі з множини попередньо оброблених компонентів резонансного сигналу та ранньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів з використанням статистичної моделі, основаної на резонансних сигналах та ранніх відгуках, пов'язаних зі зброєю, при цьому таку статистичну модель формують з використанням навчальної бази даних, яка має перший набір даних з першою множиною компонентів сигналів у вигляді множини затухаючих синусоїд та ранні відгуки, пов'язані зі зброєю, та другий набір даних, який містить другу множину компонентів сигналів у вигляді множини затухаючих синусоїд та ранні відгуки, пов'язані з загальною ціллю у ситуації, коли на такій загальній цілі відсутня зброя, і запускання механізму відгуку цілі, якщо оцінка цілі показує на те, що на цілі виявлено зброю.

2. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що пізню ділянку відгуку потоку розсіяних сигналів розпізнають шляхом: розпізнавання початкового відбиття випромінюваного високочастотного потоку в потоці розсіяних сигналів, і розпізнавання пізньої ділянки відгуку на основі розпізнаного початкового відбиття.

З. Спосіб за будь-яким з пунктів 1, 2, який відрізняється тим, що компоненти сигналів оточуючого середовища для зони спостереження визначають шляхом: приймання потоку фонових розсіяних сигналів із зони спостереження, коли в ній відсутні цілі, попередньої обробки потоку фонових розсіяних сигналів для розпізнавання ранньої ділянки Зо фонового відгуку та пізньої ділянки фонового відгуку, розпізнавання компонентів сигналів оточуючого середовища як множини компонентів фонових сигналів у вигляді затухаючих синусоїд з пізньої ділянки фонового відгуку з потоку фонових розсіяних сигналів, і зберігання компонентів сигналів оточуючого середовища.

4. Спосіб за будь-яким з пунктів 1-3, який відрізняється тим, що додатково включає оновлення другого набору даних на основі множини компонентів попередньо оброблених компонентів резонансних сигналів та розпізнаної ранньої ділянки відгуку, якщо на цілі не виявлено зброї.

5. Спосіб за будь-яким з пунктів 1-4, який відрізняється тим, що: випромінюваний потік високочастотних сигналів поляризують в приблизно першому напрямку, а потік розсіяних сигналів приймають в приблизно першому напрямку і в приблизно другому напрямку, причому другий напрямок є по суті перпендикулярним першому напрямку.

6. Спосіб за п. 5, який відрізняється тим, що випромінюваний потік високочастотних сигналів послідовно поляризують в приблизно першому напрямку і в приблизно другому напрямку.

7. Спосіб за будь-яким з пунктів 1-6, який відрізняється тим, що випромінюваний потік високочастотних сигналів має частотний діапазон в межах від близько 0,5 ГГц до близько 5 ГГц.

8. Система для виявлення зброї, яка містить: високочастотний передавач, який має щонайменше одну передавальну антену, причому високочастотний передавач виконаний з можливістю випромінювання потоку високочастотних сигналів в зону спостереження з використанням щонайменше однієї передавальної антени, високочастотний приймач, який має щонайменше одну приймальну антену, причому високочастотний приймач виконаний з можливістю приймання потоку розсіяних сигналів із зони спостереження з використанням щонайменше однієї передавальної антени, при цьому потік розсіяних сигналів формують в зоні спостереження з потоку високочастотних сигналів, випромінюваного високочастотним передавачем, коли ціль знаходиться принаймні частково в зоні спостереження, блок зберігання даних, який зберігає компоненти сигналів оточуючого середовища для зони спостереження, навчальну базу даних, яка має перший набір даних з першою множиною компонентів сигналів у вигляді множини затухаючих синусоїд та ранні відгуки, пов'язані зі зброєю, та другий набір даних, який містить другу множину компонентів сигналів у вигляді бо множини затухаючих синусоїд та ранні відгуки, пов'язані з загальною ціллю у ситуації, коли на такій загальній цілі відсутня зброя, і статистичну модель на основі резонансних сигналів та ранніх відгуків, пов'язаних зі зброєю, при цьому таку статистичну модель формують з використанням навчальної бази даних, і контролер, з'єднаний з високочастотним передавачем, високочастотним приймачем і блоком зберігання даних, причому контролер виконаний з можливістю: розпізнавання пізньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів та ранньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів, розпізнавання множини компонентів резонансного сигналу з пізньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів у вигляді множини затухаючих синусоїд, формування множини попередньо оброблених компонентів резонансних сигналів шляхом видалення щонайменше однієї затухаючої синусоїди з множини компонентів резонансного сигналу, причому зазначена щонайменше одна затухаюча синусоїда відповідає збереженим компонентам сигналів оточуючого середовища, визначення оцінки цілі з множини попередньо оброблених компонентів резонансного сигналу та ранньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів з використанням статистичної моделі, і запускання механізму відгуку цілі, якщо оцінка цілі показує на те, що на цілі виявлено зброю.

9. Система за п. 8, яка відрізняється тим, що контролер додатково виконаний з можливістю розпізнавання пізньої ділянки відгуку потоку розсіяних сигналів шляхом: розпізнавання початкового відбиття випромінюваного високочастотного потоку в потоці розсіяних сигналів, і розпізнавання пізньої ділянки відгуку на основі розпізнаного початкового відбиття.

10. Система за будь-яким з пунктів 8, 9, яка відрізняється тим, що: високочастотний приймач додатково виконаний з можливістю приймання потоку фонових розсіяних сигналів із зони спостереження, коли в зоні спостереження немає жодної цілі, з використанням щонайменше однієї приймальної антени, а контролер додатково виконаний з можливістю: попередньої обробки потоку фонових розсіяних сигналів для розпізнавання ранньої ділянки фонового відгуку та пізньої ділянки фонового відгуку, розпізнавання компонентів сигналів оточуючого середовища як множини компонентів фонових Зо сигналів у вигляді затухаючих синусоїд з пізньої ділянки фонового відгуку з потоку фонових розсіяних сигналів, і зберігання компонентів сигналів оточуючого середовища в блоці зберігання даних.

11. Система за будь-яким з пунктів 8-10, яка відрізняється тим, що контролер виконаний з можливістю оновлення другого набору даних і статистичної моделі на основі множини компонентів попередньо оброблених резонансних сигналів та розпізнаної ранньої ділянки відгуку, якщо на цілі не виявлено зброї.

12. Система за будь-яким з пунктів 8-11, яка відрізняється тим, що: високочастотний передавач виконаний з можливістю випромінювання потоку високочастотних сигналів, поляризованого в приблизно першому напрямку з використанням щонайменше однієї антени, зазначена щонайменше одна приймальна антена містить першу приймальну антену і другу приймальну антену, а високочастотний приймач виконаний з можливістю приймання потоку розсіяних сигналів в приблизно першому напрямку з використанням першої приймальної антени і в приблизно другому напрямку з використанням другої приймальної антени, причому другий напрямок є по суті перпендикулярним першому напрямку.

13. Система за п. 12, яка відрізняється тим, що високочастотний передавач додатково виконаний з можливістю послідовного випромінювання потоку високочастотних сигналів, поляризованого в приблизно першому напрямку і потоку високочастотних сигналів, поляризованого в приблизно другому напрямку.

14. Система за будь-яким з пунктів 8-13, яка відрізняється тим, що високочастотний передавач виконаний з можливістю випромінювання потоку високочастотних сигналів в частотному діапазоні в межах від близько 0,5 ГГц до близько 5 ГГЦ.

15. Система за будь-яким з пунктів 8-14, яка відрізняється тим, що високочастотний передавач розміщений на першій периферійній ділянці зони спостереження, а високочастотний приймач розміщений на другій периферійній ділянці зони спостереження навпроти високочастотного передавача, причому друга периферійна ділянка є по суті протилежною першій периферійній ділянці.

ВІДСОТОК ВИДАЛЕНИХ ФОНОВИХ ПОТОСІВ Алгоритм (р) Видалення Людини Видалення Зброї Видалення Людини Зброї (і (а) (9) ЗММНКИИІ бо ЗОВ | ІМ ЗММЕНК(0005у 963 58 9126 ЗММмЕКО001У 17.34 вя.74 17.25 МЕТУ 0.03, 59,54 1рзареж 100 об МК (ОО) 51.76 па 9.92 МК (КВ 6847 73.59 66.72 МК ра 28.74 17,25 я Мерзд кумареснноГуУфнеа. Що Шо й | Що аж Відсоток, ще є білімсим за 10095, отримано через те, ще алгоритм створює іляие полюсів в досліджуваній сигнатурі цілі, ніж я свгчатурі фону. Це збумавютоє те, що на сднн фоновий полює видаляється більше, ж один полює цілі,

Ячг.1

РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НБК Без ВИДАЛЕННЯ ФОНУ ДЛЯ ДВОХ КЛАСІВ. "Вимірювання 0000000 мовить 000 імовірність 00 Безу 00000000 нн й го вику гля (правильний цевівний) зонкий Зі /позаду бвизька паза плЯ5274 жи товкнй / Зі лбоку; близька ОНИ 0ово35о зи чонкий Зі спереду близька ОБ пами Ка тевкнй ЗМ позвду Шличзькя 0075063 плащ І я тонкий / ЗА збоку г близька 004277 дао и тонкий З3/ спереду близька ОТ» по їн зонкий ЗМ позаау плнека ОСІННЯ 0.575555 я тонкий 7 ЗУ збоку г близька ода 0.995695 Кі товсті Зі/єререду близька 0ОМ1419 ОВ Ми товстнй Зі/ позаду близька 0 ОВАЯО п 1о5 ів товетні 317 збоху / Близька 0.031891 Опов и товстий / Я спереду близька ОЦ па й ТОВстнй За позаду близьки ОЛЯ ОХ 0.451595 ів товетнй о Зо збоку блязнка 0 ОДБ Е сова їв товстий / ЗМ спереду близька ПЛОХУИ плов ке товстий ЯЗ вожду близька 000 пач54І7 Ка товстнй З чбоку близька 0 БОБОТ3Я НАЕК Хв товкнн/без зброї далека п.0ч6975 05502 ЗВ товстий лез зброї далека 0.007785 пе 15 ши похо осокою ово и км ал нн с КК юною

Фн.2

ТАБЛИЦЯ К. пкЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НЬК З ВНДАЛЕННЯМ ВОДУ Є р, 2 ОО для ДНОХ КЛАСІВ, "Вимірюванняє) 00000000 імовірність імовірність 00 беультх 00000000 оре Щі ку тла (правильний цевірний) Сронкай Міопередулнявка 03 тонкий / ЗІ позаду / близька Оа16916 пов З тоненй / 31 збоку близька ДТ АЖИ: отв ін товкий З спереду / Близька Оне737 пу 2 танкий З2/ позаду / близька АВ 0.519534 ка тонкий / 2 збоку / близька. 0475759 ОяХоЯ й танкнй ЗМ спереду йлязька ЛІ ОВО? ай тонкий / З позаду / близька 090797 оон й тонкнй / У збоку / близька хо бАзе164 їн товстий Зі/спереду/ близька 016933 03067 да товстий З1/ почаду / близька 10594 ОеВНюЄ Ява товстні и 317 збоку / близвки по 0.193418 Ів товосжнй З спереду близька 0 ОЯ0Вов зни хи товстин 327 позаду / Близька благі Ода 59 КН товстий / 32, збоку 7 бнизька 3175 0835 ке товстий / 33 спереду / близька 018073 015527 й товетнй / ЯМ позаду / близька о 52403 Зп товстий ЯМ збоку / Близька 0,252535 057765 а товкий лез зброїдалека. плов 0.003758 зн товстий Ля зброї далека оч ЗоВ 0.555703 Ка «фоввижазенозалономогою ММК в яаорніму неявки

Фіг.

РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НЕК З ВИДАЛЕННЯМ ФОНУ Є р, ех 0005 ДНЯ ДВОХ КЛАСІВ. "Вимірювання(т!? 00000 імовірність 000 імовірність 00 Рева 00000000 кас где ку гло (правильний невірний ве нки нн пн нн ченкий Зі позадж низька 01633 і зи яаникий / Я збоку / близька 1Д45К і зп тавкий / ЯМ спереду близька Я.Б і хи танкий/ ЗМ позаду близька 0258-х Н Я тонкий / 32 збоку / близька ТЯ І й и тонкий 33 спереду / близька 9.75 К-24 | й чзнкий 33 позаду близька 0 764Б-16 І и жонкий / 337 збоку / близька Я І и товстий Зі спереду близька 8392-27 і зи товстий / Зі позаду близька 0 ТО3Б-ОВ Ї и товстий збоку близька 0 129Б05 позооня ай товстий З спереду близька 000043 0.299369 й зовствй З позаду низька З 29ЗКО6 0.055995 зи товетнйя Я збоху , близька лобі 0.893169 зи товетнй З спереду близька ЖОЛЕОВ 0.959976 а товстнй ЗМ позаду близька 0533-06 плзачо Зв товетвЯ / З оку / близька по пох 7 тонкий / без зброї / далека пою 0О5Мю5 Їя товстви / без зброї; далека пАВоОКю 0.410991 в пом

Фіг. 4

РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НЕК БЕЗ ВИДАЛЕННЯ ФОНУ ТА ТРИ КЛАСИ. пан кн лоно Вронльннйй віри

К. ! тонкий іі/спередулязька О0О0БЯЮ 0 БОБ бе 3 товкий ЗІ/позаду/ близька 00,385345 ВВА 0.671655 зн тонкий 7317 збоку / близька оо 00141740 0962004 зи тонкий / З2/ спереду близьки 0.048493 ІЯ2-О6 0551507 зи тонкий ЗМ позаду близька 0 0.806965 яаЯБ-13 0.193735 Ін товкий / З2/ збоку / близька 0.002629 0753494 8.244877 Ж тонкий /3/ спереду близька 0.995345 19-29 0 0.004655 Ін тонкий 33 позаду близька 0.152436 Та3КА0 Би а тонкий / 3 збоку / близька ОЛЮЗ583 056202 0340215 а товстий / З1/ спереду / близька 0002275 023725 0.752653 їв товстий / Зі/ позаду / близька ОО ПО85І ЗЯЗВ.ІЇ 00014869 Їн товстий / З1/ збоку / близька 0.067573 ОБО837 0.872589 Б товстий 32 спереду / близька 0.027522 ГО-4 0 0еАув Зп товстий / 32. позаду близька 0.584055 О6Б-06 00415335 ін товстий / 32 зйоку/близьки 00013152 00028583 0.954995 зи товстий / 33, спереду / близвка 0.009873 001546 0 ОлЛЕВщВ Зп товстий / 33 позалу близька 00004329 47лав-4ю 0 09956571 З товстий /З3/збоку близька 0 0022916 33820 оо хюКЯ їй тонкий / без зброї / далека 0.091265 побмюе 0845723 З товстий / без зброї / далека. ОО госКо поро 0045957 Зн Фіг

РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НБК З ВИДАЛЕННЯМ ФОНУ ду ех 0,001 ТА ТРИ КЛАСИ,

"Вимірюванняє? 00000000 Імовірність імовірність 0 імеврвість Гезульте 00 належності г належності Кк належності Ко (вравильний /невірн до класу | до клясу З до квасу З ні тонкий З/спередулалязька 0 0396 00О0ЯВНИ 000000 БЮ 3 тонкий / З1/ позалу / близька ПОТОМ 0.298298 вач їн тонкий / ЗІ збоку близька ОКХ 0.272862 поЯ4116 ін тонкий 32 спереду близька 0005379 ОломвО а Кк тевкий 7357 возаду / близька 477534 0.278687 0.243759 Ін товкий / 32 збоку / близька 0426843 01-75 02318 Ів товкий З спереду /блюзьки 02300235 0286 03583 їн тонкий / 33 позаду 7 Блнзнкй 0484754 09339 Ол ін тонкий 33 збоку / Близька п.552361 ліз 015115 їя товстий ЗІ спереду / близька 9.115405 0.141209 плазз85 їн тевстий 7 ЗІ. позаду бинзька 0.313521 0.309457 0.377333 З теветий 7 317 збоку / близька О.ЗяКВОВ 0.206954 опоочнв2 ів товстий За спереду / близька ОТОЖ 00281455 Ол Ін товстий / З2/ позаду близька 0 036 031733 0.299573 Ін товстий / З2/ збоку / близька 015754 о лаящоб 0.327694 ян товстий / Зі єпереду/близька 0.197475 035398 0.415543 Ки товстий / З3/ позаду /близьки 00469521 п28О49 049988 ін тонстий / З3/ збоку / близька сЯщІчоВ 0.286035 0.202493 ін ящазнкнй? без зброї / данека п0О03А 01005 КОХ Ін жовтий / без зброї / далека 0.440564 0.272773 0. евббез Ів Фі

РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ НБК З ВИДАЛЕННЯМ ФОНУ де: 0.00 ТА ТРИ КЛАСИ. Вимірювання") 00 імовірність імовірність імовірність гезУяМК 00 належності» валежності» належності г спри до класу | докласу» 0 до класу З (правильні нсвірни Станкнй Зіонередуйлязька 0171-40 00 00030645 00099605 тонкий / З1/ позаду / близька .В6Е-33 оОох5У74 0.944726 Зв тонкий З1/ збоку / близька БЕЗ 0.456313 0.543687 Ки тонкиН Зо епереду близька 09-30 0.503171 0.496529 ан тонкий / З позаду / близнка 42-37 бізоЯ8 0.870585 з тенкий 7 З збоку / близька Я 0.363398 пен їй тенкий ЗМ спереду близька 0 1ЯБА2А 0.170287 в зи тонкий / 33/ позвим / близька е.ТаБ-16 0.573264 0.420736 КА тонкий; ЗМ збоку / близька 83-30 БАЗ вЗ1539 З товстий Зі/спереду/ близька 1322-96 0071605 09285395 Зв товстий" 317 позаду близька 838-009 007951 плого49 2 и товстий / 317 збоку / близька Тло оо плодчОВ ди ззнетнй / ЗМ спереду / близька 0000723 0О50578 б.548е99 їв товстий / 327 пезаду / близька 4426-06 р.збеє 0.433387 ан товсті / 32 збоку / близька 0120516 п.2853401 0,596081 З товстий / З спереду близька 20750 183 ОВ яв товстий / 33 позаду близька 0943-06 0 554е4е 0.445350 Ян тавстий / 33 збоку / близька. 0.006933 ОЗ ев 3 тонкий / без збрюї / далека 0ОУЗУ п.О00636 вом Тв товстий у без зброї / дилеки 0.553367 0.093493 пло їв

Фіг. хх о с о с с Фе 00007 Тенкийожакето Я 900 Товетий жк М др дурне ж 0 10 20 Зо що Індекс вимірювання

Фіг.8.

ІмМОшеНнІСть ПОбеОЧИ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ СНОК "Вимівнвання ііндексі Ка Виміркохання гіндеке) пи Свнкий Мспередулнзькаі!) 000999 | чонкийо Зі, лозаду далекаіо) 056 товкий 7 З1лтозаду! близька (2) ПХИМК | тонкий / З). збоку далека (3 плнь тонкий / З1лбоку близька) ОКУ зонкнй о Я спереду далеквіслі 0 0Дню жтовкай/ Зх. спереду близька С ПМК тонни З позаду далекв і 23 по тонкий 323 позалу / близька С) НИ | тевжнй З збоку г далека 2 й. товкийН ЗХ збоку / близька (5) п9Ія тонкий / Зі спереду / диашека С ще занкий / З спереду / плизька З ОТ : тонкий / З позаду далека СО 0295 зонкнй / 33 позаду лик 8) 0919 лонквй З абокх динекв (27) 1997 тонкий З збоку / близька ЩМ976 оф ловстнй Зі/єнереду далека (зн 0ОП.998 товотнй МІ спереду / блйзька (103 0912 товствй Зі/ талу дююкай9) Б. товстий ЗІ позвлу/блязькайі1) 060989 товстий 7417 збоку / далека (30) МИ товетий З1/ здвку / бдизькА 12) ПОЗ з воветнй / Ж сперму дека СІ ОС 0.98 левстнй Зб спереду/близька(!133 0055 товетий / З возвну " далека (33) й. жоветнй Яд, позаду є близька (1) 0990 р тонстий ЗА оку далека 633) Ше товстий / 32, збоку влюзька 15) 0903 с левстни ЗМ спереду далека СМО)ОО09О товстнй / З3/ спереду /близька(і16) 0.94Ж товстий ЗМ озану далека 35) 00 0О9Я чевстнй / З познлу близька 017) О.Я товстий / 33 збоку / далека С п товетня З збоку близька (15 0 ЯКО тонкий без зброї валека 137) Олю тонкий З1/ спереду є дамека 19 Щч | теветни лез зброї? далека (3 ВАК

Ффе.5 0000 КомпютернаверсткаЛ.Бурлак.їд 00000000 777 Міністерство розвитку економіки, торгівлітасільськогогосподарства України, (0000000 вул. М. Грушевського, 12/2, м. Київ, 01008, Україна ДП "Український інститут інтелектуальної власності", вул. Глазунова, 1, м. Київ - 42, 01601