УДК 004.942

ПРИМЕРЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ УРБАНОСФЕР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Абашин Валерий Геннадьевич
Орловский Государственный Университет имени И.С. Тургенева
к.т.н., доцент, заведующий кафедрой «прикладной математики и информатики»

Аннотация
В данной статье автор представляет два способа формализации персональных урбаносфер: формализация от имеющихся данных и формализация, основанная на определенной ранее цели. Формализация выполняется с помощью аппарата теории нечетких множеств. Определены направления дальнейших исследований.

Ключевые слова: биометрия, нечеткие множества, персональная урбаносфера, умный город, умный дом, урбаносфера


EXEMPLES OF FORMALIZING PERSONAL URBANOSPHERE USING BIOMETRIC DATA

Abashin Valeriy Gennadievich
Orel State University named after I. S. Turgenev
candidate of technical sciences, head of the Department "Applied Mathematics and Informatics"

Abstract
In this article the author presents two ways of formalizing personal urbanosphere: formalization of existing data and the formalization is based on some previously defined goals. The formalization is done using the theory of fuzzy sets. Identifies directions for further research.

Keywords: biometrics, fuzzy sets, personal urbanosphere, smart home, smart town, urbanosphere


Библиографическая ссылка на статью:
Абашин В.Г. Примеры формализации персональных урбаносфер с использованием биометрических данных // Современная техника и технологии. 2016. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2016/05/9977 (дата обращения: 01.10.2017).

Персональные урбаносферы, являясь частью теории урбаносфер [1][2], позволяют выстраивать жизненное пространство современного человека с позиции единой системы обеспечения ресурсами человека. В современном мире это естественное движение к централизации управления ресурсами в условиях населенных пунктов выражается в таких подходах к автоматизации как “умный дом” и “умный город”. В свою очередь, персональные урбаносферы имеют своей целью повышение безопасности при проживании на урбанизированных территориях. Достижение цели в рамках концепции персональных урбаносфер возможно только при использовании средств автоматизации и построении автоматизированных или автоматических систем управления. Критерием такой системы управления является минимизация времени болезни (времени функциональных ограничения физиологических или психических возможностей человека).

Авторами концепции урбаносфер предложено для их математической формализации использовать положения теории нечетких множеств, т.е. персональная урбаносфера изначально описывается как математическое нечеткое множество. Элементы этих множеств называются областями, а их основной характеристикой является пространственные координаты мест или точек маршрута. Под маршрутом подразумевается траектория перемещения человека. В связи с развитием многоэтажного строительства, область персональной урбаносферы должна иметь возможность задаваться координатами трехмерного пространства. Описание использованных маршрутов должно содержать временные метки прохождения разных участков траектории маршрутов, что позволит точнее принимать управляющие решения на густонаселенных территориях. Функция принадлежности элементов множества персональной урбаносферы описывает степень влияния территории или конкретного места на достижение поставленной задачи. В случае полной априорной неопределенности, считаем, что все области урбаносферы равновероятно позволяют достигать цели урбаносферы на единицу времени и поэтому их степени принадлежности урбаносфере отличаются друг от друга пропорционально времени проводимому человеком в этих областях.

Персональная урбаносфера в исключительных случаях дает исчерпывающее описание всех объектов, с которыми заимодействует человек. В первую очередь в неё включаются те области, которые оказывают наибольшее влияние на жизнь человека на урбанизированной территории. Представим персональную урбаносферу школьника из трех областей: дом, школа, маршрут между ними. В случае отсутствия уточняющей информации, определить степень влияния каждой области не представляется возможным. Ребенок может проходить обучение в школе пансионате. Дорога до школы и обратно может занимать столько же времени что и обучение в школе. В неблагополучных семьях самой опасной областью может быть дом. В связи с отсутствием дополнительной информации множество областей персональной урбаносферы можно представить в математическом виде следующим образом: УП={(x1|1),(x2|1),(x3|1)}, x∈X, где УП – персональная урбаносфера; X – все возможные области; x1 – дом; x2 – школа; x3 – маршрут между ними.

Описание областей дом и школа возможно географическими кооринатами одной точки, однако маршрут, в случае его большой длинны или продолжительности по времени, может требовать подробного описания пути следования с привязкой ко времени каждого участка пути. Функция принадлежности равная одному говорит о полном соответствии области персональной урбаносфере, т.е. эти области требуют максимального насыщения технологиями сбора данных, информирования и, возможно, управления. Появление статистики нахождения человека в областях персональной урбаносферы позволяет внести корректировки в функции принадлежности областей.

Пусть ребенок из рассмотренного ранее примера проводит 1 час в день в дороге между школой и домом, 6 часов в школе, остальное время дома. В процентном соотношении получается: 25% продолжительности суток ребенок находится в школе, 4% продолжительности суток ребенок проводит в дороге, 71% времени ребенок проводит дома. В случае отсутствия информации о степени опасности каждой области, получаем следующее нечеткое множество: УП(в)={(x1|0,71),(x2|0,25),(x3|0,04)}, x∈X. Значения функций принадлежности были изменены путем деления процентных значений на 100.

Для учета фактической опасности каждой области необходимо использовать операции с элементами урбаносферы, которые требуют дополнительного определения. Автором предлагается использовать операцию объединения. Пусть имеется множество A, описывающее значения вероятности нежелательного происшествия в имеющейся персональной урбаносферы 0,2, 0,3 и 0,8 соответствующие областям x1, x2 и x3. Решением в общем виде является формула УПП(в)∪A, функция принадлежности которой равна УП=max(УП(в)(x),A(x)), x∈X. Подставляя числовые значения получим УП(в)={(x1|1),(x2|0,35),(x3|0,8)}. Вычисленная таким образом функция принадлежности для областей персональной урбаносферы позволяет произвести оценку важности каждой из них для достижения цели. Расчет численных значения вероятностей нежелательных происшествий невозможен без обработки данных множества людей проживающих на территории, что позволяет предположить связь между точностью этих значений и доступностью обезличенных персональных данных.

Используя понятие обычного подмножества B альфа-уровня где ∈[0;1], B={x|УП(x) ≥ } для x ∈ X возможно создание поэтапного плана внедрения персональной урбаносферы. В случае достижения требуемого результата, возможна экономия ресурсов за счет отказа от дорогостоящей автоматизации областей, не имеющих решающего значения для достижения цели персональной урбаносферы.

Автор предлагает использовать для формализации персональных урбаносфер и урбаносфер входящих в них подход сверху вниз или снизу вверх. Под формализацией сверху вниз подразумевается взятие за основу цели некоторой урбаносферы и построение вокруг неё математической модели без оглядки на текущий уровень автоматизации. Такой подход используется при построении системы автоматизации с нуля или при полной перестройке имеющейся системы. В случае необходимости улучшения качества имеющейся системы возможно проведение формализации снизу вверх, т.е. на основе анализа данных доступных для получения с помощью имеющегося оборудования и выборе цели из доступных, для имеющегося набора данных.

Приведем описанную ранее последовательность действий в виде алгоритма формализации персональной урбаносферы сверху-вниз в общем виде (Рис. 1).

Рис.1. Алгоритм формализации персональной урбаносферы

Опишем действия, выполняемые в представленном алгоритме.

Блок 1. Блок обозначает выделение областей и маршрутов персональной урбаносферы с присвоением им степени принадлежности 1.

Блок 2. Выполняется уточнение степени принадлежности элементов нечеткого множества персональной урбаносферы путем выполнения операции пересечения нечетких множеств персональной урбаносферы полученной ранее и множества с функциями принадлежности пропорциональными времени пребывания человека в каждом элементе персональной урбаносферы.

Блок 3. Уточнение степеней принадлежности элементов персональной урбаносферы с помощью операции объединения персональной урбаносферы и нечеткого множества, значения функций принадлежности которого соответствуют фактическим вероятностям нежелательных происшествий в этом элементе персональной урбаносферы.

Блок 4. В нем выбирается значение альфа-уровня равное 0,5.

Блок 5. На основе персональной урбаносферы и заданного альфа-уровня формируется четкое множество.

Блок 6. Проводится оценка достижимости цели персональной урбаносферы и наличие свободных ресурсов.

Блок 7. Отвечает на вопрос: достигнута ли цель при условии достаточности ресурсов? Если цель не достигнута, а ресурсы исчерпаны, значение альфа-уровеня следует увеличить, а если цель достигнута и остались свободные, не использованные ресурсы, значение альфа-уровеня следует уменьшить.

Достижение цели персональной урбаносферы невозможно без определения функциональных физиологических и психических отклонений. Получение данных о наличие таких нарушений в работе защитных механизмов организма человека естественно подразумевает использование биометрических данных. В данном случае под биометрией понимается наука об обработке данных о биологических объектах. В литературе 20 века авторы относили к биометрии только статистический и вероятностный математический аппарат, однако на сегодняний день не меньшее место в области биометрии занимают модели на основе искусственных нейронных сетях и теории нечетких множеств.

Последовательность выполнения формализации персональной урбаносферы сверху вниз подразумевает первоначальное определение цели урбаносферы. Далее выполняется определение функций принадлежности областей по продолжительности пребывания в них человека. На следующем этапе выполняется корректировка функций принадлежности значениями вероятности нежелательных происшествий в областях персональной урбаносферы так, как показано ранее в примере. Уточнение полученных функций принадлежности выполняется с помощью данных о функциональных и психологических сдвигах возникающих в конкретных областях персональной урбаносферы. Требуемые данные, в свою очередь, получаются из биометрической информации о человеке.

Рассмотрим пример формализации, основанной на доступных для сбора биометрических данных с использованием ноутбука без специального аппаратного обеспечения. Целью предлагаемой для формализации урбаносферы является определение качества сна человека. Для сбора доступна информация с микросхемы таймера или блока таймера встроенного в микропроцессор, устройств ввода (клавиатура и тачпад или сенсорного экрана) и опросник. Использование вэб-камеры и микрофона исключено из-за необходимости калибровки данных устройств для снятия биометрических данных, по причине отсутствия универсальных механизмов в операционных системах по работе с этими устройствами, а также значительного разброса качества матриц камер и микрофонов.

Определяя перечисленные устройства как источники информации возможно получение следующей информации: таймер позволяет определить время некоторого события в ноутбуке; клавиатура генерирует информацию о нажатии и отпускании клавиш, код клавиши; тачпад или сенсорный экран генерирует
информацию о нажатии и отпускание клавиш и координатах этих нажатий, траектории и скорости движения указателя по экрану.

Сделав предположение о том, что человек не противодействует описываемой системе, ноутбук является основным вычислительным устройством, сопровождающим человека на работе и дома, а также опираясь на очевидный факт, что во сне человек не производит ввод информации в ноутбук с использованием клавиатуры и мыши определим необходимую информацию для достижения поставленной цели:

- время и продолжительность работы, с использованием информации таймера, устройств ввода;

- определение ПФС человека по клавиатурному почерку[4];

- подтверждение с помощью опросника негативных состояний человека, возникающих из-за бессоницы (предположительно опрос должен включать вопросы связанные с наличием болей, повышенной или пониженной температуры, переутомления).

Результат наблюдения за человеком в течении недели представлен на графике (Рис. 2), где по оси x отложено кол-во нажатий клавиш, а по оси y час суток.

Рис.2. Интенсивность работы в течение недели

На основе собранной информации возможно формирование следующих отчетов:

- отсутствие сна или его нерегулярность на основании информации от устройств ввода информации;

- нарушение сна на основании отклонений ПФС в начале дня или быстрой утомляемости;

- прогноз работоспособности на день;

- построение графиков сна по дням недели/месяца/года;

- график жалоб на основе результатов опроса;

- общие отчет о наличие состояний ограниченной функциональности человека на основе всей имеющейся информации.

Описанная персональная урбаносфера может быть представлена в виде нечеткого множества из одного элемента с функцией принадлежности равной единицы.

УП={(x1|1)}, x∈X, где

УП- персональная урбаносфера;

X- все возможные области;

x1- область, к которой относится ноутбук.

Результаты, которые можно получить с помощью описываемой системы являются неполными, а решения, принимаемые на их основе, требуют оценки качества. Выполненная формализация позволяет фиксировать состояния функциональной ограниченности человека, т.е. по-сути, его болезни, однако определить, таким образом, источник проблемы сложно. Модель позволяет делать общий вывод о наличии проблем со сном у индивидуума, а для выделения конкретных областей персональной урбаносферы являющихся причиной такой ситуации необходимо внедрения дополнительных средств съема информации.

Применение персональных урбаносфер позволяет производить обнаружение фактических функциональных ограничений как конкретного человека, так и групп людей. Возможно выполнение оценки качества жизни в разных слоях населения, а также оценки эффективности работы муниципальных служб в конкретных областях урбанизированных территорий. Главным достоинством предложенной формализации является унификация результатов обработки всех разрозненных данных, генерируемых в урбанизированных территориях. Все необходимые данные могут быть получены в виде обезличенной статистической выборки в автоматическом режиме в реальном масштабе времени, что сохраняет права граждан на неприкосновенность личной жизни. К направлениям дальнейших исследований отнесено: разработка алгоритма при формализации снизу-вверх; методы оценки качества решений принимаемых на основе исходных неполных данных.


Библиографический список
  1. Абашин В.Г., Пилипенко О.В. Урбаносфера. Персональная урбаносфера. // Биосферная совместимость: человек, регион, технологии, №2, 2013. С. 29-34.
  2. Abashin V.G., Pilipenko A.V. Prediction of medical conditions of the person on the basis of data on urbanosferas. // Proceedings of International Conference on Intelligent Information System, August 20-23, 2013. Chisinau, Republic of Moldova.
  3. Zadeh L.A. Fuzzy sets. — Information and Control, 1965, vol.8, №3, pp.338-353. http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh-1965.pdf
  4. Абашин В.Г. Автоматизация процесса определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места в АСУТП. Автореферат дис. к.т.н. (05.13.06). – Орел: ОрелГТУ. 2008. – 20с.


Все статьи автора «Абашин Валерий Геннадьевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: