Індекс рубрикатора НБУВ: Х805 + Х911.31

Рубрики:

Виборче право і виборчі системи.Референдум

Особисті, політичні, громадянські, економічні, соціальні і культурні права

Шифр НБУВ: Ж69395 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Проаналізовано нормативно-правове забезпечення нагляду та контролю за дотриманням законодавства про працю. Подано розгорнуту характеристику предмета, об'єктів і суб'єктів нагляду, предмета та стадій контрольної діяльності за дотриманням трудового законодавства України. Визначено принципи, форми та методи контролю за дотриманням виконання приписів нормативно-правових актів у сфері регулювання трудових відносин, окреслено тенденції та напрямки розвитку нормативно-правового забезпечення контролю в сфері дотримання трудового законодавства. Сформульовано пропозиції щодо внесення змін і доповнень до чинного законодавства з зазначених питань.

Одними из составных частей систем технической защиты информации на объектах информационной деятельности являются автоматизированные системы контроля доступа на эти объекты, работа которых основана на сканировании, обработке и анализе биометрических признаков человека. Системы контроля доступа строятся по типовой схеме распознавания образов, включающей в себя подсистемы предварительной обработки изображений или сигналов, параметризации, классификации и принятия решения, а также базы данных (БД) зарегистрированных пользователей. Быстродействие системы, являющееся важнейшим показателем эффективности ее работы, существенно зависит от быстродействия подсистемы классификации, которое в значительной степени определяется временем взаимодействия с БД и, в первую очередь, - продолжительностью поиска эталонов в них. Это обусловливает высокую актуальность решения проблемы ускорения этого процесса. По результатам проведенных исследований разработан способ повышения быстродействия систем контроля доступа, основанный на минимизации времени поиска эталонов в БД. Указанный способ предложен для случая распознавания человека биометрическими системами, оболочки глаза (РОГ) человека. Выбор РОГ обусловлен тем, что распознавание по этому биометрическому признаку является одним из наиболее точных. Минимизировать продолжительность поиска эталона в БД предлагается путем кластеризации всего множества эталонов РОГ, хранящихся в БД, с последующим проведением поиска только в некотором подмножестве эталонов (в одном из кластеров). Кластеры образуются по следующему правилу: объект будет присоединен к уже существующему кластеру, если, по крайней мере, один из его элементов находится на том же уровне сходства, что и объект, претендующий на включение в этот кластер. Для определения расстояния между кластерами по результатам экспериментальных исследований выбрана метрика "по дальнему соседу", применение которой позволяет получить более сбалансированное распределение объектов по кластерам по сравнению с другими подходами. Приведенные результаты анализа показали, что использование разработанного способа позволяет существенно сократить время поиска соответствующего эталона в БД.