Методы, модели и алгоритмы аудиомаркирования носителей документированной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Алюшин Александр Михайлович

• Алюшин Александр Михайлович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Алюшин Александр Михайлович

Введение

1 Угрозы и средства обеспечения защищенности документированной информации от фальсификации и подделки

1.1 Носители информации и их роль в информационном обмене

1.2 Документированная информация: понятия и виды

1.3 Анализ угроз и система признаков фальсификации документированной информации и нелегитимного использования цифрового контента

1.4 Сравнение методов и средств оценки защищенности документированной информации

1.5 Исследование возможностей аудиомаркирования для защиты документов и мультимедийного контента

1.5.1 Концептуальная модель технологии аудиомаркирования: формирование аудиоподписи документа

1.5.2 Требования к технологии аудиомаркирования документированной информации

Выводы по разделу

2 Методы формирования и модели графических описаний аудиосигналов и речи

2.1 Обоснование выбора аналитического преобразования для создания аудиомаркера из акустического (речевого) сигнала

2.1.1 Формирование полутоновых изображений речевых спектрограмм

2.1.2 Алгоритм адаптивного выбора оконных функций

2.1.3 Особенности синтеза образов речевых спектрограмм

2.2 Развитие синусоидальной модели речевого сигнала

2.3 Метод перехода от полутоновой к бинарной модели аудиомаркера

2.4 Модель аудиомаркирования с включением биопараметров автора

2.5 Физическая модель процесса возбуждения акустических колебаний в речевом тракте

Выводы по разделу

3. Алгоритмы звукового (речевого) маркирования текстовых документов, цифровых изображений и аудиосигналов

3.1 Разработка методов открытого и скрытного аудиомаркирования документированной текстовой информации

3.2 Алгоритмы встраивания-выделения голосовой подписи в изображения

3.3 Разработка алгоритмов встраивания аудиомаркеров в звуковой (речевой) сигнал и их детектирование

3.3.1 Алгоритм маркирования посредством дублирования шумовой составляющей

3.3.2 Алгоритм маркирования посредством удаления спектральной составляющей

3.3.3 Алгоритм маркирования посредством вставки контрольной информации на заданных частотах

3.3.4 Алгоритм внедрения контрольной информации в аудиосигнал посредством модификации фазы его опорных звуковых отпечатков

3.4 Алгоритм экстракции «тонких» индивидуальных параметров речи автора ГП

Выводы по разделу

4 Программно-аппаратная реализация и тестирование методов аудиомаркирования

4.1 Архитектура и состав программно-аппаратных средств, реализующих технологии документированного маркирования носителей информации

4.2 Системные требования к программному обеспечению

4.3 Распознавание изображений аудиомаркера на носителях информации с помощью мобильного устройства

4.3.1 Алгоритм распознавания границ изображений аудиомаркера

4.3.2 Исследование алгоритма распознавания в условиях различной освещенности и ухудшения качества бумажного носителя

4.4 Критерии применимости разработанных комплексных моделей голосовой подписи на практике

Выводы по разделу

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список использованных источников

Приложение

Приложение II

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы, модели и алгоритмы аудиомаркирования носителей документированной информации»

Введение

Вызовы, связанные с фальсификацией и неправомерным использованием документированной информации (ДИ): текстовых, видео-, фото- и фоно- документов с соответствующими реквизитами, являются в настоящее время значимыми информационными угрозами. По данным ГИАЦ МВД РФ только в январе -июле 2025 г. зарегистрировано 424,9 тыс. преступлений, совершенных с использованием информационно-телекоммуникационных технологий. Более 12% из них были связаны с указанными угрозами. Для их нейтрализации, среди прочих, сегодня активно развиваются технологии маркирования ДИ и её носителей, под которыми подразумевается процесс нанесения изображений маркеров (меток) на объекты защиты для их последующей идентификации, верификации и отслеживания перемещений.

В качестве маркеров ДИ в системах цифрового (электронного), аналогового (бумажного) и смешанного документооборота используются уникальные графические образы в виде бланков и печатей предприятий, рукописной подписи, водяных знаков, голограмм и т.п., которые идентифицируют только сам носитель информации (НИ) (бумага, диск, флеш-накопитель, сигнал и др.) с размещённой на нем ДИ и не обеспечивают выявление её изменений со стороны злоумышленника.

Использование в смешанном документообороте в качестве маркера электронной подписи (ЭП) и различных видов штрих-кодов на практике бывает затруднительным, особенно в условиях различных мешающих факторов, приводящих к замятости, закрашиванию, частичному повреждению и, в конечном итоге, к неработоспособности такого маркера. Кроме того, в современном маркировании отсутствует возможность фиксации биометрических данных, по которым можно оценить психоэмоциональное состояние автора, подписывающего документ. Помимо этого, низка информационная эффективность самих маркеров, требуется спецоборудование для их вставки-считывания в документ. Таким образом, возникает насущная необходимость создания такого маркера, который мог бы удовлетворять следующим требованиям:

- содержать в своем составе наиболее важную (значимую) часть защищаемой ДИ для определения факта возможного её изменения злоумышленником, а также персонифицированные признаки её автора или пользователя;

- быть экономичным, дополнительным к имеющимся элементом защиты ДИ, устойчивым к помехам и искажениям и использующим для подтверждения подлинности распространенную офисную технику;

- использоваться со всеми видами ДИ, включая мультимедийный контент, для предотвращения подмены, подделок, уничтожения и неправомерного использования.

Решение предлагается в развитии технологии аудиомаркирования, которая заключается в преобразовании защищаемой информации по схеме «звук (речь) - изображение (маркер) - звук (речь)», что позволяет в качестве маркера ДИ использовать графический образ (ГО) корректно рассчитанной спектрограммы речевого сигнала (РС) и её модификации до требуемых свойств маркера.

Данная работа состоит из нескольких взаимосвязанных компонент, задействованных в указанной схеме технологии аудиомаркирования, базирующихся на опыте ведущих отечественных и зарубежных ученых из различных областей. Так вопросы организации защищенного документооборота поднимались в работах Конявско-го В.А., Королева И.Д., Щербакова А.Ю., Парфенова В.Г., Савельева А.В. и др.

Вопросам цифровой обработки речевой информации (РИ), ее спектрального анализа, методам повышения разборчивости и защиты РИ от фальсификации посвящены работы ведущих отечественных исследователей - Бонч-Бруевича А.М., Голубинского А.Н., Дворянкина С.В., Женило В.Р., Козлачкова С.Б., Минаева В.А., Пирогова А.А., Покровского Н.Б., Хорева А.А., Чудновского Л.С., Шелу-хина О.И. Из зарубежных ученых, в первую очередь, следует выделить работы таких ученых, как Griffin D., Lim J., McAulay R.J., Quatieri T. и др.

Работы, связанные с методами стеганографии, встраивания контрольной информации в фотоизображения, видео- и аудиосигналы для подтверждения их авторства, подлинности, корректности использования проводились Грибуниным В.Г., Коржиком В.И., Шелухиным О.И., Han-Yang Lo, Topiwala S., Kim J.R. и др.

Проведенный анализ работ ученых в указанных областях позволил сформировать научную основу настоящего исследования. Несмотря на значительный прогресс в разработке методов защиты ДИ, комплексный анализ выявил ограниченность и недостаточную эффективность существующих решений, в том числе для маркирования различных видов НИ, обеспечивающих повышенную устойчивость к современным видам киберпреступности. В связи с этим была сформулирована научная задача, которая заключается в совершенствовании существующих и создании новых технологий защиты документооборота и мультимедийного контента на основе предлагаемых методов и решений аудиомаркирования.

Поэтому разработка новых методов, моделей и алгоритмов аудиомаркиро-вания различных НИ, таких, как цифровые и бумажные документы, цифровой мультимедийный контент и др., является востребованной, а тема исследований диссертационной работы - актуальной.

Цель диссертационного исследования - повышение уровня защищенности документированной информации и мультимедийного контента от фальсификации и неправомерного использования посредством совершенствования существующих и разработки новых методов, моделей и алгоритмов аудиомаркирования.

Объект исследования - системы и процессы защищенного информационного обмена документированной информацией и мультимедийным контентом (аудио, видео, текст, фото).

Предмет исследования - методы, модели и алгоритмы звукового маркирования носителей документированной информации и мультимедийного контента, обеспечивающие защиту от фальсификации и неправомерного использования.

Основные задачи исследования

В диссертационной работе поставлены следующие задачи:

- анализ методов и средств обеспечения защищенности документированной информации от существующих и перспективных угроз;

- создание методов и моделей формирования графических образов аудиомар-кирования на основе спектрально-временных представлений речевых сигналов;

- улучшение процессов звукового маркирования документированной инфор-

мации в документообороте различных видов;

- создание алгоритмов внедрения маркировочных меток в аудио- и фотодокументы;

- проектирование архитектуры и разработка программно-аппаратного комплекса, реализующего предложенные методы, модели и алгоритмы звукового маркирования.

Методы исследования, которые были использованы в работе: системный и спектральный анализ, цифровая обработка сигналов и изображений, распознавание образов, компьютерная стеганография.

Научная новизна работы заключается в совершенствовании существующих и разработке новых методов, моделей и алгоритмов аудиомаркирования для защиты ДИ от фальсификации, а мультимедийного контента от неправомерного использования, в том числе:

1. Предложена обобщенная концептуальная модель анализа-синтеза речи для формирования-считывания аудиомаркеров, используемых в качестве дополнительного элемента защиты документированной информации и мультимедийного контента, реализующая усиленную тройственную связь между защищаемой информацией, её носителем и биометрическими признаками автора (пользователя).

2. Предложен новый метод представления аудиомаркера в виде бинарного графического образа (бинарной модели), что повышает его устойчивость к воздействию различного рода мешающих факторов, обеспечивает заданный уровень разборчивости, позволяет размещать его на различных носителях информации и использовать общедоступные технические средства для реализации технологии защитного аудиомаркирования.

3. Разработаны алгоритмы применения маркировочных звуковых меток в качестве цифровых водяных знаков в аудио- и фотодокументах для противодействия их неправомерному использованию и защиты авторских прав.

Теоретическая значимость результатов исследования состоит в разработке новых методов, моделей и алгоритмов звукового маркирования носителей информации, используемых в качестве дополнительных экономичных элементов

защиты подлинности, авторства и целостности документов и цифрового контента от угроз несанкционированного доступа (НСД) и неправомерного использования. В том числе, метода взаимного преобразования изображений полутоновой и бинарной спектрограмм, позволяющего привлечь к синтезу и анализу голосовой подписи широкий потенциал средств цифровой обработки бинарных и контурных изображений, и тем самым повысить эффективность аудиомаркирования, расширить круг его возможных приложений типа шумоподавления и реконструкции искаженных РС, аудиокодирования, стеганографии, технического закрытия и др.

Практическая значимость работы обусловлена тем, что в ней обозначены пути решения важной научно-практической задачи по разработке методов, моделей и алгоритмов защиты документированной информации от фальсификации, подделок и неправомерного использования.

Основные результаты, имеющие практическое значение:

- подтверждена возможность эффективного использования технологии аудио-маркирования для верификации подлинности и авторства ДИ от фальсификации;

- разработаны методы и алгоритмы для практической реализации технологии аудиомаркирования ДИ на распространенной офисной технике и за приемлемое время;

- разработан комплекс специализированных программ для реализации предложенных методов аудиомаркирования, защищенных свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Полученные результаты были использованы в рамках гранта № 15130ГУ/2020 Фонда содействия инновации, а также гранта ИБ МТУСИ № 40469-06/23-К Министерства цифрового развития РФ.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности

Представленная диссертация удовлетворяет п. 4, п. 15 паспорта специальности 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность: п. 4. Системы документооборота (вне зависимости от степени их компьютеризации) и средства защиты циркулирующей в них информации; п. 15. Принципы и решения (технические, математические, организационные и др.) по созда-

нию новых и совершенствованию существующих средств защиты информации и обеспечения информационной безопасности.

Основные положения, выносимые на защиту:

- обобщенная концептуальная модель защитного аудиомаркирования по схеме «звук - изображение - звук», позволяющая формировать/считывать аудиомар-керы для эффективного противодействия фальсификации и подделке значимой информации, ее неконтролируемому использованию;

- метод представления и применения полутоновых и бинарных сонограмм в качестве голосовой подписи, связывающей защищаемую ДИ с элементом ее защиты (аудиомаркером) и личными данными автора (собственника) документа;

- новый метод представления речевой информации в виде графического образа бинарной модели спектрограммы, повышающий её устойчивость к деструктивному воздействию мешающих факторов, позволяющий сохранить итоговую разборчивость на уровне 80% от исходной;

- алгоритмы звуковой маркировки цифровых изображений и аудиосигналов в мультимедийном контенте для защиты от неправомерного использования.

Достоверность и обоснованность результатов достигается за счет трех факторов: корректного применения математических методов, согласованности расчетных данных с ожидаемыми результатами и подтверждения вычислительными экспериментами.

Апробация результатов

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийских научных конференциях:

- XXIV Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы», Москва, 1 февраля 2017 г.;

- The 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Moscow, 20-22 September 2017;

- Международная молодежная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационная безопасность в банковско-

финансовой сфере», Москва, 28-30 ноября 2017 г.;

- XXI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Санкт-Петербург, 23-25 мая 2018 г.;

- The International Science and Technology Conference «FarEastCon 2019», Vladivostok, Russia, October 2019;

- XXIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM 2020), St. Petersburg, Russia, 27-29 May 2020;

- XXV International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM 2022), St. Petersburg, Russia, 25-27 May 2022;

- III Всероссийская научная школа-семинар «Современные тенденции развития методов и технологии защиты информации», Москва, МТУСИ, 25 -27 октября 2023 г.;

- Международная научно-практическая конференция «Применение современных технологий в противодействии киберпреступности: проблемы и пути решения», Алматы, 30 ноября 2023 г.;

- Вторая Всероссийская научно-техническая конференция «Кибернетика и информационная безопасность», Москва, НИЯУ МИФИ, 22-23 октября 2024 г.;

- Всероссийская научно-практическая конференция «Кадровое обеспечение информационной безопасности Российской Федерации», Москва, МТУСИ, 16-18 апреля 2025;

- XVI Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационные технологии в науке, бизнесе и образовании. Стратегические вызовы цифровой трансформации в социотехнических системах», Москва, МГЛУ, 25 ноября 2025 г.;

- Третья Всероссийская научно-техническая конференция «Кибернетика и информационная безопасность», Москва, НИЯУ МИФИ, 3-4 декабря 2025 г.

Публикации

По основным положениям диссертационной работы опубликованы 15 научных работ, из них 6 статей в рецензируемых журналах, входящих в Перечень ВАК, 9 публикаций - в материалах международных конференций в изданиях,

входящих в базы цитирования Scopus и Web of Science. Получены 4 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ (приравниваются к публикациям в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации).

Личный вклад соискателя

Основные научные результаты получены автором лично: при разработке усовершенствованного метода представления речевой информации в виде бинарной спектрограммы; методов и алгоритмов обработки изображений динамических спектрограмм, включая их использование в процессах создания, распознавания и синтеза речевой информации; при создании программных комплексов в стационарном и мобильном (носимом) исполнении, реализующих распознавание и синтез маркеров РС по изображениям их спектрограмм.

Внедрение результатов работы

Разработанные в диссертационной работе методические и алгоритмические средства использованы в Национальном институте радио и инфокоммуникацион-ных технологий (АО «НИРИТ») в качестве эффективного инструмента защиты авторских прав на мультимедийный контент за счет повышения уровня его защищенности от несанкционированного копирования и размножения. Получен акт об использовании результатов диссертационной работы.

Разработанные в диссертационном исследовании преобразования для получения аудиомаркеров в оттенках серого и в бинарном вариантах, а также разработанный веб-ресурс с соответствующими преобразованиями внедрены в учебный процесс Института интеллектуальных наук Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный лингвистический институт» (ФГБОУ ВО МГЛУ). Получен акт о внедрении результатов диссертационной работы.

Материалы диссертационного исследования, а именно: методы преобразований изображений из графической формы в звуковую и обратно, бинарная модель представления звуковой информации, позволяющие организовывать на рабочих местах предприятия технологию защитного маркирования значимой информации,

внедрены в практическую деятельность ООО «Института проблем безопасности и анализа информации». Получена справка о внедрении результатов диссертационной работы.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и двух приложений. Общий объем работы составляет 184 страницы, содержит 84 рисунка и 40 таблиц. Список литературы представлен 126 наименованиями.

Содержание

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, обоснованы научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе проанализированы основные носители информации и выявлена их роль в информационном обмене, показано, что, несмотря на цифрови-зацию повседневной жизни, роль бумажного документооборота остается неотъемлемой частью хранения информации. Выявлены основные угрозы фальсификации документированной информации и нелегитимного использования цифрового мультимедийного контента.

Представлен аналитический обзор применяемых на практике методов маркирования различных носителей информации. Проведенная классификация и анализ эффективности применяемых на практике подходов к подтверждению валид-ности документов на электронных (бит четности, контрольная сумма, CRC-коды, код Рида-Соломона, ЭП) и бумажных (одномерное и двумерное штриховое кодирование, полиграфические методы маркирования, встроенные магнитные полосы и ASIC, личная подпись и отпечатки пальцев) носителях информации позволили обосновать актуальность и перспективность применения аудиомаркеров, интегрирующих в своем составе их основные достоинства и возможности.

Во втором разделе исследованы и разработаны методы и модели аудио-маркирования носителей информации для применения в защищенном документообороте.

Проведенный сравнительный анализ преобразований Фурье, вейвлет, Эрми-та, на основе сонелей, позволяющих получить спектральные характеристики, и в первую очередь, спектральную характеристику речевого сигнала, показал, что наиболее предпочтительным является кратковременное преобразование Фурье, обеспечивающее наиболее равномерную плотность информации для получаемых изображений спектрограмм. Это дает возможность снизить требования по разрешающей способности к применяемым средствам копирования и сканирования бумажных документов, защищенных с помощью голосовой подписи (ГП). Разработана бинарная модель сонограммы речевого сигнала.

В третьем разделе изложено решение задачи маркирования цифровых изображений для их защиты от неправомерного использования. Были рассмотрены существующие подходы к маркированию изображений, в первую очередь, встраиванию в изображения образов спектрограмм. Также рассмотрены основные преимущества и недостатки существующих способов маркирования аудиосигналов, на основании которых были разработаны методы и алгоритмы маркирования речевых сигналов.

В четвертом разделе решены методические и алгоритмические задачи, которые связаны с особенностями практической реализации технологии голосовой подписи, проведена оценка результатов экспериментального тестирования.

В Заключении представлены основные научные и практические результаты исследования.

В Приложении I представлены основные характеристики оконных функций.

Приложение II содержит копии четырех свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

1 Угрозы и средства обеспечения защищенности документированной информации от фальсификации и подделки

В данном разделе рассмотрены основные угрозы документированной информации и сформулированы основные требования к перспективным методам и средствам защиты важных документов на бумажных и электронных носителях. Представлена классификация применяемых на практике подходов, обоснованы актуальность и перспективность применения аудиомаркеров.

1.1 Носители информации и их роль в информационном обмене

В современном мире информация является одним из самых ценных ресурсов, и ее хранение и передача играют ключевую роль в нашей повседневной жизни. Носители информации являются важным элементом информационного обмена и обеспечивают сохранение и передачу данных на различные расстояния. В этом разделе рассмотрены основные типы носителей информации, их характеристики и роль в информационном обмене.

В зависимости от типа информации и способа ее записи, различают следующие основные классы материальных носителей:

- бумажные носители (документы, книги, журналы, газеты);

- сигнальные носители (аудио-, видео-, радиосигналы и др.);

- магнитные носители (магнитные диски, жесткие диски);

- оптические носители (CD, DVD, Blu-ray диски);

- флэш-носители (флэш-память, USB-накопители).

Рассмотрим их более подробно:

Бумажные носители

Бумажные носители имеют ряд преимуществ: они долговечны, доступны, удобны в использовании, легко читаются и могут храниться в течение длительного времени. Однако у них есть и недостатки: они занимают много места, подвер-

жены воздействию влаги, огня и насекомых, а также могут быть подделаны и фальсифицированы.

В настоящее время с развитием цифровых технологий бумажные носители информации постепенно утрачивают свою актуальность, хотя все еще широко используются в повседневной жизни.

Сигнальные носители

К таким носителям информации относятся разного рода сигналы: например, аудио-, видеосигналы в различных видах (механические, цифровые), которые представляют содержание мультимедийного контента, также требующего защиты от фальсификации и нелегитимного использования.

Магнитные носители информации

Магнитные носители используются для записи информации с помощью магнитных свойств материала. Они основаны на принципе изменения намагниченности материала в соответствии с записываемой информацией.

Магнитная лента - это гибкий носитель информации, который используется в различных устройствах для записи и воспроизведения звука и видео. Она также может использоваться для резервного копирования данных и восстановления информации.

Жесткий диск - это устройство для хранения информации на быстро вращающихся магнитных дисках. Жесткие диски используются в компьютерах, серверах и других электронных устройствах для длительного хранения данных.

Оптические носители информации

Оптические носители используются для хранения цифровой информации путем изменения отражательной способности поверхности носителя. Они включают в себя CD, DVD и Blu-ray диски.

CD-диски дают возможность записывать и хранить в цифровом виде аудио-и видеоинформацию объемом до 700 МБ.

DVD-диски - это усовершенствованные оптические носители, которые позволяют хранить большие объемы данных. Они имеют два слоя записи, что позволяет хранить до 8,5 ГБ данных на одном диске.

Blu-ray диски - это современные оптические носители с высокой плотностью записи. Они позволяют хранить до 25 ГБ данных на одном диске и используются для записи видео высокой четкости.

Флэш-носители информации

Флэш-носители - это цифровые устройства для хранения данных, которые не требуют питания для сохранения информации. Они работают на основе технологии флэш-памяти и используются для хранения и передачи информации в различных устройствах, таких как USB-накопители, карты памяти и твердотельные накопители.

USB-накопители - это портативные устройства для хранения и переноса данных, которые подключаются к компьютеру через USB-порт. Они предоставляют быстрый доступ к данным и могут хранить большие объемы информации.

Носители информации играют ключевую роль в современном информационном обмене, обеспечивая хранение и передачу данных. Различные типы носителей имеют свои особенности и используются в разных областях, в зависимости от объема и типа данных, а также требований к скорости доступа и надежности хранения.

Таким образом, выбор носителя информации должен быть основан на конкретных требованиях и условиях использования.

1.2 Документированная информация: понятия и виды

Документированная информация (зафиксированная информация) - это ключевое понятие в сфере информационного права, делопроизводства, архивного дела и управления. Оно обозначает информацию, которая была специально закреплена (задокументирована) на материальном носителе с помощью определенных средств и методов, обеспечивающих ее идентификацию, долговременное хранение и возможность многократного использования во времени и пространстве.

Основные признаки документированной информации:

- наличие информационного содержания: содержит сведения (данные) о фактах, событиях, явлениях, процессах, решениях, знаниях;

- фиксация на материальном носителе: информация существует не только в момент ее создания/восприятия, а перенесена (записана, нарисована, запечатлена) на физический объект (бумага, магнитный диск, оптический диск, фото-, кинопленка, перфокарта и т.д.);

- наличие реквизитов, обеспечивающих идентификацию: документ содержит обязательные элементы (подпись, дата, гриф утверждения, регистрационный номер, печать, название, автор и др.), которые придают ему юридическую силу, позволяют установить его подлинность, авторство, время создания, принадлежность;

- структурированность и оформление: информация организована в соответствии с установленными правилами, стандартами или традициями для данного вида документа, что облегчает ее восприятие и использование;

- возможность перемещения: будучи закрепленной на носителе, документированная информация может передаваться от одного субъекта к другому независимо от ее создателя.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Алюшин Александр Михайлович, 2026 год

Список использованных источников

1. Абалмазов, Э. И. Компьютерная технология идентификации ценных бумаг / Э. И. Абалмазов // Специальная техника. - 1998. - № 2. - С. 6-9.

2. Алюшин, А. М. Особенности распознавания изображений речевой подписи на мобильных устройствах / А. М. Алюшин, Н. С. Дворянкин // Безопасность информационных технологий. - 2015. - №4. - С. 38-45.

3. Алюшин, А. М. Технология защитного аудиомаркирования документированной информации с использованием мобильных устройств / А. М. Алюшин, Н. С. Дворянкин // Спецтехника и связь. - 2015. - №6. - С. 26-31.

4. Алюшин, А. М. Биометрическая защита объектов / В. А Минаев, К. М. Бондарь, В. Ю Федорович, С. В. Дворянкин, А. М. Алюшин. - Хабаровск: РИО ДВЮИ МВД России им. И. Ф. Шилова, 2024. - 284 с.

5. Алюшин, А. М. Физиологические аспекты построения сонограмм и реконструкции спектра искаженных речевых вокализмов / А. М. Алюшин, М. В. Алюшин, С. В. Дворянкин, Н. С. Дворянкин // Безопасность информационных технологий.

- 2025. - Т. 32. - № 2. - С. 32-47.

6. Алюшин, А. М. Использование речевых технологий для защиты документооборота / А. М. Алюшин, С. В. Дворянкин // Безопасность информационных технологий. - 2017. - Т. 24. - № 2. - С. 6-15.

7. Алюшин, А. М. Повышение стрессоустойчивости за счет развития навыков самоконтроля и саморегуляции на основе дистанционных неконтактных технологий регистрации биопараметров человека /А. М. Алюшин, М. В. Алюшин, Л. В. Колобашкина, И. А. Морозов // Глобальная ядерная безопасность. - 2017.

- № 2(23). - С. 96-103.

8. Алюшин, А. М. Методы биомаркирования защищаемых объектов / В. А. Минаев, С. В. Дворянкин, А. М. Алюшин // Информация и безопасность. - 2023.

- Т. 26. - № 3. - С. 321-328.

9. Алюшин, А. М. Анализ перспектив использования фитнес-браслетов в качестве источника биометрической информации при синтезе биоподписи важного документа / А. М. Алюшин, С. В. Дворянкин // Безопасность информационных технологий. - 2024. - Т. 31. - № 1. - С. 63-74.

10. Алюшин, А. М. Быстрый синтез аудиосигналов по изображениям спектрограмм в задачах защиты речевой информации / С. В. Дворянкин, Н. С. Дворянкин,

A. М. Алюшин // Вопросы кибербезопасности. - 2024. - №. 5(63). - С. 34-46.

11. Алюшин, В. М. Технологии образного анализа в задачах цифровой обработки речевой информации / В. М. Алюшин, С. В. Дворянкин // Научная визуализация. - 2013. - Том 5. - №3. - С. 75-88.

12. Алюшин, В. М. Цифровая обработка изображений динамических сонограмм для нейтрализации спектральных искажений речевой информации: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.01/ Алюшин Виктор Михайлович. - Москва, 2014. - 217 с.

13. Баевский, Р. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем / Р. М. Баевский, Г. Г. Иванов, Л. В. Чирейкин и др. // Вестник аритмологии. - 2002. - №24. - С. 65-86.

14. Барихин, А. Б. Делопроизводство и документооборот / А. Б. Барихин. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Книжный мир, 2008. - 415 с.

15. Барсуков, В. С. Современные автоматизированные средства контроля доступа / В. С. Барсуков, С. В. Дворянкин // Монитор-Аспект. - 1993.- № 2. - С. 34-39.

16. Басаков, М. И. Документы и документооборот коммерческой организации / М. И. Басаков. - М.: Феникс, 2009. - 416 с.

17. Бит четности [Электронный ресурс]. Материал из Википедии - Режим доступа: Ь^://ru.wikipedia.org/wiki/Бит чётности - (дата обращения: 02.11.2025).

18. Владинец, Н. И. Водяной знак. Большой филателистический словарь / Н. И. Владинец, Л. И. Ильичёв, И. Я. Левитас и др.- М.: Радио и связь, 1988. -320 с.

19. Волчихин, В. И. Использование тайных биометрических образов человека/

B. И. Волчихин, А. И. Иванов // Системы безопасности. - 2002. - № 2. -

C. 40-42.

20. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. - Дата введения 1997-01-01. - М.: ИПК Издательство стандартов, 1996.

21. ГОСТ 34731-2021 (ISO/IEC 15434:2019). Информационные технологии. Технологии автоматической идентификации и сбора данных. Синтаксис носителей данных высокой емкости для автоматического сбора данных. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/1200180064

(дата обращения: 26.11.2025).

22. ГОСТ Р ИСО/МЭК 16022-2008. Автоматическая идентификация. Кодирование штриховое. Спецификация символики DataMatrix. - М.: Стандартинформ, 2009. - 125 с.

23. ГОСТ Р 54471-2011. Системы электронного документооборота. Управление документацией. Информация, сохраняемая в электронном виде. Рекомендации по обеспечению достоверности и надежности. - М.: Стандартинформ, 2012. - 37 с.

24. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15415-2012. Информационные технологии. Технологии автоматической идентификации и сбора данных. Спецификация испытаний символов штрихового кода для оценки качества печати. Двумерные символы. -М.: Стандартинформ, 2013. - 44 с.

25. ГОСТ Р 34.10-2012. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Процессы формирования и проверки электронной цифровой подписи. - М.: Стандартинформ, 2018. - 16 с.

26. ГОСТ Р ИСО/МЭК 7816-6 - 2013. Карты идентификационные. Карты на интегральных схемах. - Дата введения 2015-01-01. - М.: Стандартинформ, 2019.

27. ГОСТ ISO/IEC 15418: 2014. Информационные технологии. Технологии автоматической идентификации и сбора данных. Идентификаторы применения GS1 и идентификаторы данных ASC МН10 и их ведение. - М.: Стандартинформ, 2018. - 10 с.

28. ГОСТ ISO/IEC 7812-1-2014. Карты идентификационные. Идентификация эмитентов. - Дата введения 2016-01-01. - М.: Стандартинформ, 2018.

29. ГОСТ Р ИСО/МЭК 7810-2015. Карты идентификационные. Физические характеристики. - Дата введения 2017-01-01. - М.: Стандартинформ, 2018.

30. ГОСТ Р ИСО/МЭК 7811-2-2017. Карты идентификационные. Способ записи. Часть 2. Магнитная полоса малой коэрцитивной силы. - Дата введения 2018-12-01. - М.: Стандартинформ, 2018.

31. Грибунин, В. Г. Прикладная стеганография / В. Г. Грибунин / В. Е. Костюков,

A. П. Мартынов, Д. Б. Николаев, В. Н. Фомченко - Саров: ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2021. - 256 с.

32. Грибунин, В. Г. Цифровая стеганография / В. Г. Грибунин, И. Н. Оков, И. В. Ту-ринцев - М.: Солон-пресс, 2017. - 483 с.

33. Гудилин, Д. Печатные технологии и защита документов от подделки [Электронный ресурс] / Д. Гудилин // Компьюарт. - 2003. - №11. - Режим доступа: https://compuart.ru/article/9287 (дата обращения: 11.11.2025).

34. Дворянкин, С. В. Компьютерные технологии защиты речевых сообщений в каналах электросвязи / С. В. Дворянкин; под общей редакцией А. В. Петракова. - М.: РИО МТУСИ, 1999. - 52 с.

35. Дворянкин, С. В. Взаимосвязь цифры и графики, звука и изображения / С. В. Дворянкин // Открытые системы. - 2000. - №3. - С. 34-42.

36. Дворянкин, С. В. Цифровая обработка изображений динамических спектрограмм аудиосигналов в задачах безопасности речевой связи / С. В. Дворянкин // Специальная техника. - 2000. - № 3. - С. 37-44.

37. Дворянкин, С.В. Взаимосвязь цифры и графики, звука и изображения / С. В. Дворянкин // Открытые системы. - 2000. - №3. - С. 34-42.

38. Дворянкин, С. В. Речевая подпись / С. В. Дворянкин. - М.: РИО МТУСИ, 2003. - 184 с.

39. Дворянкин, С. В. Исследование возможностей применения методов цифровой обработки изображений к анализу-синтезу звуков и речи / С. В. Дворянкин // Материалы научно-технической конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ. Сборник.- М.: МТУСИ, 2003. - №3. - С. 29-30.

40. Дворянкин, С. В. Метод реконструкции гармонической структуры спектральных описаний искаженной шумами и помехами речи / С. В. Дворянкин,

B. М. Алюшин // Известия института инженерной физики. - 2013. - Т. 2. -№ 28. - C. 57-62.

41. Дубина, Н. Защитные технологии по ГОСТу [Электронный ресурс] / Н. Дубина // Компьюарт. - 2020. - №1. - Режим доступа: https://compuart.ru/article/25439 (дата обращения: 11.11.2025).

42. Женило, В. Р. Преобразование Фурье-Гаусса - разложение звукового сигнала на сонели [Электронный ресурс] / В. Р. Женило, М. В. Женило, Д. Н. Калюжный. -Режим доступа: https://zhenilo.narod.ru/main/publications/fgt sonels.pdf

(дата обращения: 12.11.2025).

43. Информационная инфраструктура [Электронный ресурс]. Материал из Вики-педии - Режим доступа:

https: //ru.wikipedia. org/wiki/Информационная инфраструктура (дата обращения: 02.11.2025).

44. Использование оконных функций в задачах цифрового спектрального анализа. Примеры и рекомендации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dsplib.ru/content/winex/winex.html (дата обращения: 03.11.2025).

45. Конвенция о Единообразном законе о переводном и простом векселе (Заключена в Женеве 07.06.1930). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=5665&ysclid=miy57 fnxsj54343145 (дата обращения: 21.11.2025).

46. Контрольная сумма [Электронный ресурс].- Материал из Википедии. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Контрольная сумма - (дата обращения: 02.11.2025).

47. Коншин, А. А. Защита полиграфической продукции от фальсификации / А. А. Коншин. - М.: ООО «Синус», 1999. - 160 c.

48. Кочеткова, О. В. Особенности правового регулирования использования биометрических документов в Европейском Союзе и Российской Федерации / О. В. Кочеткова // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 2-5. -С. 1118-1122.

49. Кривогин, М. С. Особенности правового регулирования биометрических персональных данных / М. С. Кривогин // Право. Журнал Высшей школы экономики. - 2017. - № 2. - C. 80-89.

50. Круковский, М. Ю. Методология построения композитных систем документооборота / М. Ю. Круковский // Математичш машини i системи. - 2004. - № 1.

- С. 101 - 114.

51. Морелос-Сарагоса, Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение / Пер. с англ. В. Б. Афанасьева. / Р.Морелос-Сарагоса.

- М.: Техносфера, 2005. - 320 с.

52. Некоторые оконные функции и их параметры. [Электронный ресурс]. -Режим доступа:

https://web.archive.Org/web/20110325050652/http://dspsystem.narod.ru/add/win/wi n.html (дата обращения: 26.11.2025).

53. Пирогов, А.А. Основы фонетической теории речи / А. А. Пирогов // Русская мысль. - 2010. - № 1-12. - С. 99-109.

54. Попов, М. Биометрические системы безопасности /М. Попов //БДИ. - 2002. -№1(41).

55. Постановление Правительства РФ от 07.07.2011 № 553"О порядке оформления и представления заявлений и иных документов, необходимых для предоставления государственных и (или) муниципальных услуг, в форме электронных документов".[Электронный ресурс]. - 2011. - Режим доступа: https://base.garant.ru/12187691/ (дата обращения: 02.11.2025).

56. Программа фундаментальных научных исследований в Российской Федерации на долгосрочный период (2021-2030 годы). Утверждена Распоряжением Правительства Российской Федерации от 31 декабря 2020 г. № 3684-р. [Электронный ресурс]. - 2020. - Режим доступа:

http://static.government.ru/media/files/skzO0DEvyFOIBtXobzPA3zTyC71 cRAOi.pdf (дата обращения: 02.11.2025).

57. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. №1632-р «Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://www.garant.rU/products/ipo/prime/doc/71634878/

(дата обращения: 21.06.2025).

58. Руководство ВОЗ по пульсоксиметрии. [Электронный ресурс]. - 2009. - 23 с. -Режим доступа: https://healthinform.ru/images/WHO-Pulse-Oximetry-Training-Manual-Final-Russian.pdf (дата обращения: 18.09.2025).

59. Сафонов, И. В. Компьютерная обработка изображений / И. В. Сафонов, К. А. Крыжановский, М. А. Егорова. - Курс лекций, 2011.

60. Семилетов, С. И. Документы и документооборот как объекты правового регулирования: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата юридических наук: 12.00.14 / Семилетов Станислав Иванович. - М., 2003. - 27 с.

61. Сереженко, Н. П. Научное обоснование выбора оптимального математического обеспечения для анализа биоэлектрической активности мозга в норме и патологии: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук: 05.13.01/ Сереженко Николай Петрович. - Воронеж, 2009. - 20 с.

62. Система маркировки и прослеживаемости товаров (Россия) [Электронный ресурс]. Материал из Википедии. Режим доступа:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Система маркировки и прослеживаемости товаров _(Россия) (дата обращения: 02.11.2025).

63. Способы защиты документов [Электронный ресурс].-2011. - Режим доступа: http://www.bnti.ru/showart.asp?aid=940&lvl=01.03.05.

(дата обращения: 21.09.2021).

64. Сравнение характеристик штрихкодов [Электронный ресурс]. Материал из Ви-кипедии. - Режим доступа:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Сравнение характеристик штрихкодов (дата обращения: 02.11.2025).

65. Татарников, О. Как улучшить разборчивость речи. [Электронный ресурс] / О. Татарников // КомпьютерПресс. - 2004. - №8. - Режим доступа: https://compress.ru/article.aspx?id=11689 (дата обращения: 21.06.2025).

66. Указ Президента РФ от 7 июля 2011 г. № 899 "Об утверждении приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и перечня критических технологий Российской Федерации" (с изменениями и дополнениями). [Электронный ресурс]. - 2011, с изменениями и дополнениями от 16.12.2015. - Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/33514 (дата обращения: 21.06.2025).

67. Усманова, Н. Р. Документооборот предприятия / Н. Р. Усманова. - М.: Приор, 2000. - 400 с.

68. Федеральный конституционный закон от 23 июля 2013 г. № 4-ФКЗ. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://base.garant.ru/70418992/ (дата обращения: 21.06.2025).

69. Федеральный закон от 11.03.1997 № 48-ФЗ «О переводном и простом векселе» [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

https://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 13669/ (дата обращения: 21.06.2025).

70. Федеральный закон от 06.04.2011 № 63-Ф3 (ред. от 21.04.2025) «Об электронной подписи». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://legalacts.ru/doc/FZ-ob-jelektronnoj-podpisi/?ysclid=mjy6nzafdm196978005 (дата обращения: 21.11.2025).

71. Фланаган, Дж. Л. Анализ, синтез и восприятие речи /Дж. Л. Фланаган: пер. с англ. под ред. А. А. Пирогова. - М.: Связь, 1968. - 396 с.

72. Формат 192 кГц вреден. [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа: https: //ozvuke.pro/index .php?act=attach&type=po st&id=5079

(дата обращения: 12.11.2025).

73. Функции оконного сглаживания. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ru.dsplib.org/content/windows/windows.html (дата обращения: 03.11.2025).

74. Шашкин, С. Б. Технико-криминалистические исследования документов со специальными средствами защиты от подделки: Учебное пособие /С. Б. Шашкин. - Саратов: СЮИ МВД России, 2002. - 96 с.

75. Alyushin, A. M. Acoustic pattern recognition technology based on the Viola-Jones approach for VR and AR Systems / A. M. Alyushin, S. V. Dvoryankin // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2021. - Vol. 1310. - P. 1-8.

76. Alyushin, A. M. Intelligent processing of speech information in the tasks of noise reduction for communication tools at the objects of the digital economy / A. M. Alyushin, N. M. Leonova, A. D. Modyaev // In Proc. of the 2020 23rd International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2020, St. Petersburg, May 2020. - 2020. - P. 230-233.

77. Alyushin, A. M. Biologically inspired physical model of the vocal tract for the tasks of recognition of the current psycho-emotional state of a person / A. M. Alyushin // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2020. - Vol. 948. - P. 15-21.

78. Alyushin, A. M. Document protection technology in the digital economics using cognitive biometric methods / A. M. Alyushin // Procedia Computer Science. - 2020.

- Vol. 169. - P. 887-891.

79. Alyushin, A. M. Improving the reliability of the voice signature when it is used to protect paper documents in the information and communication system of enterprise management / A. M. Alyushin // Smart Innovation, Systems and Technologies. -2020. - Vol. 172. - P. 673-681.

80. Alyushin, A. M. Human face thermal images library for laboratory studies of the algorithms efficiency for bioinformation processing / A. M. Alyushin, M. V. Alyushin, L. V. Kolobashkina // In Proc. of the 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT 2017, Moscow, Russia. - 2019.

81. Alyushin, A. M. Laboratory approbation of the algorithm for isolating people's faces on a thermal infrared image in the case of their quasi-stationary arrangement in a room / A. M. Alyushin, M. V. Alyushin, L. V. Kolobashkina // Procedia Computer Science. - 2018. - Vol. 123. - P. 12-17.

82. Alyushin, A. M. Laboratory approbation of a new approach for contrast enhancement of human face thermal image based on selective multifunction pixel brightness conversion function // A. M. Alyushin, M. V. Alyushin, L. V. Kolobashkina // Procedia Computer Science. - 2018. - Vol. 123. - P. 1-6.

83. Alyushin, A. M. Assessment of a person's psychoemotional state by his signature on the document as the basis for his disavowal / A. M. Alyushin // Voprosy Psikhologii.

- 2018. - No. 2. - P. 133-140.

84. Alyushin, A. M. Increase a person's face vibrational image information content due to compensation of components caused by his speech activity / A. M. Alyushin // Procedia Computer Science. - 2018. - Vol. 145. - P. 37-42.

85. Alyushin, A. M. Correctness of the information contained in the biosignature document of the document / A. M. Alyushin, M. V. Alyushin, S. V. Dvoryankin // Proceedings of 2022 25th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2022, St. Petersburg, May 2022. - 2022 - P. 163-166.

86. Alyushin, A. M. Universal indicator of information content of the speech signature of a document / A. M. Alyushin // Proceedings of 2022 25th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2022, St. Petersburg, May 2022.

- 2022 - P. 159-162.

87. Alyushin, A. M. A Biologically Inspired Approach to Protecting and Verifying the Authenticity of Important Documents / A. M. Alyushin, V. M. Alyushin, S. V. Dvoryankin, L. V. Kolobashkina // Studies in Computational Intelligence. - 2024. -Vol. 1130. - P. 50-55.

88. Alyushin, M. V. Obtaining reliable biometric information in the analysis of vibration images of the operator's face to ensure the reliability of the human factor of potentially dangerous objects / M. V. Alyushin, L. V. Kolobashkina, V. R. Parakhin, S. V. Dvoryankin // 2020 XXIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 27-29 May 2020. - St. Petersburg, Russia. - IEEE. -P. 265-268.

89. Alyushin, M. V. Measurement of static and dynamic bio-parameters of a person in remote systems for current psycho-emotional and functional state monitoring / M. V. Alyushin, L. V. Kolobashkina, Y. N. Rozhanskaya // Proc. of the IEEE 2018 Third International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments (ERGO), Russia, St. Petersburg. - 2018. - P. 161-165.

90. Bevilacqua, F. Changes in heart rate and facial actions during a gaming session with provoked boredom and stress / F. Bevilacqua, H. Engström, P. Backlund // Entertainment Computing. - 2018. - Vol. 24. - P. 10-20.

91. Bimbot, F. A tutorial on text-independent speaker verification / F. Bimbot, J.-F. Bo-nastre, C. Fredouille // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2004.

- No. 4. - P. 430-451.

92. Bimbot, F. A tutorial on text-independent speaker verification / F. Bimbot, J.-F. Bo-nastre, C. Fredouilleet al. // EURASIP Journal on Applied Signal Processing. - 2004.

- Vol. 4. - P. 430-451.

93. Calvo, M. G. Gaze patterns when looking at emotional pictures: motivationally biased attention / M. G. Calvo, P. J. Lang // Motivation and Emotion. - 2004. -Vol. 28. - No. 3. - P. 221-243.

94. Demenko, G. Analysis of natural speech under stress. / G. Demenko, M. Jastrzebska // Acta Physica Polonica A. - 2012. - Vol. 121. - No. 1-A. - P. A92-A95.

95. Donaldson, T. Vocal tract resonances: preliminary study of sex differences for young Australians / T. Donaldson, D. Wang, J. Smith, J. Wolfe // Acoustics Australia. - 2003. - Vol. 31. - No. 3. - P. 95-98.

96. Electronic Signatures in Global and National Commerce Act (Public Law 106-229-June 30, 2000). [Электронный ресурс] - 2000.- Р. 463-476. -

Режим доступа:

https://www.govinfo.gov/content/pkg/PLAW-106publ229/pdf/PLAW-106publ229.pdf (дата обращения: 21.06.2025).

97. Fang, B. Off-line signature verification by the tracking of feature and stroke positions / B. Fang, C. H. Leung, Y. Y. Tang, K. W. Tse, P. C. K. Kwok, Y. K. Wong // Pattern Recognition. - 2003. - Vol. 36. - No. 1. - P. 91-101.

98. Friedman, B. H. An autonomic flexibility-neurovisceral integration model of anxiety and cardiac vagal tone / B. H. Friedman // Biological Psychology. - 2007. -Vol. 74. - No. 2. - P. 185-199.

99. Fukuda, K. Cognition, blinks, eye-movements, and pupillary movements during performance of a running memory task / K. Fukuda, J. A. Sten, T. B. Brown, M. B. Russo // Aviation, Space, and Environmental Medicine. - 2005. - Vol. 76. -No. 7. - P. 75-85.

100. Giddens, C. L. Vocal indices of stress: a review / C. L. Giddens, K. W. Barron, J. Byrd-Craven, K. F. Clark, A. S. Winter // Journal of Voice. - 2013. - Vol. 27. -No. 3. - P. 1-9.

101. Granholm, E. Pupillometric measures of cognitive and emotional processes /E. Granholm, S. R. Steinhauer // International Journal of Psychophysiology. - 2004.

- Vol. 52. - No. 1. - P. 1-6.

102. Guo, J. K. Forgery detection by local correspondence / J. K. Guo, D. Doermann, A. Rosenfeld // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. - 2001. - Vol. 15. - No. 4. - P. 579-641.

103. Hopkins, C. S. Evaluation of voice stress analysis technology / C. S. Hopkins, D. S. Benincasa, R. J. Ratley, J. J. Grieco // Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences, Big Island, Hawaii, USA. - 2005. -Vol. 9. - P. 1 -10.

104. Johannes, B. Non-linear function model of voice pitch dependency on physical and mental load / B. Johannes, P. Wittels, R. Enne, G. Eisinger, C. Castro, J. L. Thomas, A. Adler, R. Gerzer // European Journal of Applied Physiology. - 2007. -Vol. 101. - No.3. - P. 267-276.

105. Jensen J., Taal C. H. An algorithm for predicting the intelligibility of speech masked by modulated noise maskers // IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. - 2016. - Vol. 24. - No. 11. - P. 2009-2022. DOI: 10.1109/TASLP.2016.2585878.

106. Kiss, G. Connection between body condition and speech parameters-especially in the case of hypoxia / G. Kiss, D. Sztaho, K. Vicsi, A. Golemis // Proceedings of the 5th IEEE Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), Vietri sul Mare, Italy. - 2014. - P. 333-336.

107. Klingholz, F. Recognition of low-level alcohol intoxication from speech signal / F. Klingholz, R. Penning, E. Liebhardt // Journal of the Acoustical Society of America. - 1988. - Vol. 84. - No. 3. - P. 929-935.

108. Li, Y. Script independent text line segmentation in freestyle handwritten documents / Y. Li, Y. Zheng, D. Doermann, S. Jaeger // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2008. - Vol. 30. - No. 8. - P. 1313-1329.

109. Lucero, J. C. Simulations of temporal patterns of oral airflow in men and women using a two-mass model of the vocal folds under dynamic control / J. C. Lucero, L. L. Koenig // The Journal of the Acoustical Society of America. - 2005. -Vol. 117. - No. 3. - P. 1362-1372.

110. Matsuo, N. Technology to detect levels of stress based on voice information / N. Matsuo, S. Hayakawa, S. Harada // Fujitsu Scientific & Technical Journal. -2015. - Vol. 51. - No. 4. - P. 48-54.

111. Pearson, P. K. Fast hashing of variable-length text strings / P. K. Pearson // Communications of the ACM. - 1990. - Vol. 33. - No. 6. - P. 677-680.

112. Plamondon, R. On-line and off-line handwriting recognition: A comprehensive survey / R. Plamondon, S. N. Srihari // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2000. - Vol. 22. - No. 1. - P. 63-84.

113. Ramabadran, T. V. A tutorial on CRC computations / T. V. Ramabadran, S. S Gaitonde // IEEE Micro. - 1988. - Vol. 8. - No. 4. - P. 62-75.

114. Rath, T. M. Word image matching using dynamic time warping / T. M. Rath, R. Manmatha // Proc. of the IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Madison, WI, USA, 18-20 June 2003. - 2003. - Vol. 2. - P. 521-527.

115. Ruiz-Padial, E. The rhythm of the heart in the blink of an eye: emotion-modulated startle magnitude covaries with heart rate variability / E. Ruiz-Padial, J. J. Sollers, J. Vila, J. F. Thayer // Psychophysiology. - 2003. - Vol. 40. - No. 2. - P. 306-313.

116. Safonov, I. An approach for benchmarking of activity recognition / I. Safonov, I. Gartseev// Proc. of 11thInt. Conf. Pattern Recognition and Image Analysis: new information technologies, Samara, 23-28 September 2013. - 2013. - Vol. 2. -P. 457-460.

117. Secure Hash Standard (SHS). Federal information processing standards publication.

- FIPS PUB 180-4. - 2015. - 32 p.

118. Shan, C. Facial expression recognition based on local binary patterns: a comprehensive study / C. Shan, S. Gong, P. W. Mcowan // Image and Vision Computing.

- 2009. - Vol. 27. - No. 6. - P. 803-816.

119. Taal C. H., Hendriks R. C., Heusdens R., Jensen J. An Algorithm for intelligibility prediction of time-frequency weighted noisy speech // IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. - 2011. - Vol. 19. - No. 7. -P. 2125-2136. DOI: 10.1109/TASL.2011.2114881.

120. Van Puyvelde, M. Voice stress analysis: a new framework for voice and effort in human performance / M. Van Puyvelde, X. Neyt, F. McGlone, N. Pattyn // Frontiers in Psychology. - 2018. - Vol. 9. - P. 1-25.

121. Vogt, R. Modeling session variability in text-independent speaker verification / R. Vogt, B. Baker, S. Sridharan // In Proc. of Interspeech 2005, Lisbon, Portugal, Sept. 2005. - P. 3117-3120.

122. Vorobiov, V. I. Inter component phase processing of speech signals for their recognition and identification of announcers / V. I. Vorobiov // XVIII Session of the Russian Acoustical Society, Taganrog, September 11-15, 2006. - P. 529-532.

123. Yao, A. Capturing au-aware facial features and their latent relations for emotion recognition in the wild / A. Yao, J. Shao, N. Ma, Y. Chen // Proc. of the 2015 ACM on International Conference on Multimodal Interaction, ICMI'15, New York, USA, ACM, 2015. - P. 451-458.

124. Zheng, Y. Machine printed text and handwriting identification in noisy document images / Y. Zheng, H. Li, D. Doermann // IEEE Transactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2004. - Vol. 26. - No. 3. - P. 337-353.

125. Zhou, G. Nonlinear feature based classification of speech under stress / G. Zhou, J. Hansen, J. Kaiser // IEEE Trans. on Speech and Audio Processing. - 2001. -Vol. 9. - No. 3. - P. 201-216.

126. Zhu, G. Multi-scale structural saliency for signature detection / G. Zhu, Y. Zheng, D. S. Doermann, S. Jaeger // Proc. of the IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Minneapolis, Minnesota, USA, 18-23 June 2007. - 2007. - P. 1-8.

178

Приложение I.

В приложении представлены основные характеристики оконных функций.

^бин)2!, дБ

Рисунок П1.1 - Оконные функции: прямоугольное окно (а); синус-окно (б); окно Ланкзоса (в); окно Барлетта (г)

Таблица П1.2 - Частотные параметры сравниваемых оконных функций [52]

№ п/п Оконная функция ySL,nR BWo BW-ЭдБ

1 Прямоугольное окно 0 -13 2 0,89

2 Синус-окно -3,93 -23 3 1,23

3 Окно Ланкзоса (Lanczos window) -4,6 -26,4 3,24 1,3

4 Окно Барлетта (Bartlett window) -6 -26,5 4 1,33

5 Окно Ханна (Hann window) -6 -31,5 4 1,5

6 Окно Барлетта - Ханна (Bartlett-Hann window) -6 -35,9 4 1,45

7 Окно Хемминга (Hamming window) -5,37 -42 4 1,33

8 Окно Блэкмана (Blackman windows) -7,54 -58 6 1,7

9 ОкноБлэкмана - Харриса (Blackman-Harris window) -8,91 -92 8 1,97

10 Окно Наталла (Nuttall window) -9 -93 8 1,98

11 ОкноБлэкмана - Наталла (Blackman-Nuttall window) -8,8 -98 8 1,84

12 Окно с плоской вершиной (Flat top window) 0 -69 10 3,86

13 ОкноГаусса (Gauss window), 5 = 0,3 -8,52 -65 8 1,82

14 ОкноГаусса (Gauss window), 5 = 0,5 -4,48 -31,5 3,4 1,2

15 ОкноГаусса (Gauss window), 5 = 1,2 -0,96 -15,5 2,2 0,94

Таблица П1.3 - Рассматриваемые оконные функции

№ Рассматриваемая Используемое аналитическое выражение для

п/п ОФ расчета значений w(i)

1 Прямоугольное окно w(i) = 1

2 Синус-окно w(i) = sin(n /(N-1))

3 Окно Ланкзоса (Lanczos window) w(i)=sinc(2i/(N-1) -1),sinc(x)=sin(nx)/nx

4 Окно Барлетта (Bartlett window) w(i)=1-|i/A-11, A=(N-1)/2

5 Окно Ханна (Hann window) w(i)=0,5-0,5cos(2ni/(N-1))

6 Окно Барлетта - Ханна (Bartlett- w(i)=a0-a1|i /(N-1) -0,5|-a2cos(2ni /(N-1)),

Hann window) ao=0,62,a1=0,48, ^2=0,38

7 Окно Хемминга (Hamming window) w(i)=0,54-0,46cos(2ni/(N-1))

8 Окно Блэкмана (Blackman windows) w(i)=a0-a1 cos(2ni /(N-1 ))+a2cos(4ni/(N-1)), a0=0,42,a1=0,05, a2=0,08

9 ОкноБлэкмана - Харриса w(i)=a0-a1cos(2ni /(N-1))+a2cos(4ni /(N-1)) -

(Blackman-Harris window) a3cos(6ni /(N-1)), a0=0,35875,a1=0,48829, a2=0,14128, a3=0,01168

10 Окно Наталла (Nuttall window) w (i) =a0-a1 cos(2ni /(N-1))+a2cos(4ni /(N-1)) -a3cos(6ni /(N-1)), a0=0,355768,a1=0,487396, a2=0,144232, a3=0,012604

11 ОкноБлэкмана - Наталла w (i) =a0-a1 cos(2ni /(N-1))+a2cos(4ni/(N-1)) -

(Blackman-Nuttall window) a3cos(6ni /(N-1)), a0=0,3635819,a1=0,4891775, a2=0,1365995, a3=0,0106411

12 Окно с плоской вершиной w (i) =a0-a1 cos(2ni /(N-1))+a2cos(4ni /(N-1)) -

(Flat top window) a3cos(6ni /(N-1)) - a4cos(8ni /(N-1)), a0=1,0,a1=1,03, a2=1,29, a3=0,388, a4=0,032

13 Окно Гаусса (Gauss window) w(i)=exp(-0,5((i-A)/ÔA)2), A=(N-1)/2

181

Приложение II

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ