Перегляд за автором "Sukhoteplyi, V."

Зараз показано 1 - 2 з 2
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Devising an approach to personality identification based on handwritten text using a vision transformer
    (2025) Shupyliuk, M.; Martovytskyi, V.; Bolohova, N.; Romanenkov, Y.; Osiievskyi, S.; Liashenko, S.; Nesmiian, O.; Nikiforov, I.; Sukhoteplyi, V.; Lapchenkov, Y.
    The object of this study is the approach to personality identification based on handwritten text using machine learning methods. Increasing the accuracy of personality identification and automating feature extraction could make it possible to perform more accurate analysis of handwritten text. A functional model has been built, and an experimental study of the proposed approach was conducted. The results of the study showed that the proposed approach increased the overall accuracy of identification, compared to other studies, as evidenced by the obtained accuracy values with the lowest indicator of 94.84 % for Friendliness and the highest 99.48 % for Conscientiousness. The accuracy indicator also improved compared to other models, as evidenced by the average accuracy value, which increased from 0.65 to 0.94. Such results were obtained through the use of the "Vision Transformer" method, which makes it possible to remove the need for feature extraction as a separate step, and the scale-invariant feature transformation approach made it possible to extract relevant image patches. An experimental validation was conducted using retrieval and classification approaches, which minimizes the variability of the results. The use of the Big Five model and the CVL dataset improves the accessibility of the study for comparison and reproducibility. In practice, handwriting analysis is widely used in forensics, for personnel selection, as well as in other areas of activity. The results increase the reliability of automated handwriting analysis systems in the area of personality identification, which could help graphologists and handwriting experts in their work both to assess personality traits and to determine whether a certain handwritten text belongs to a specific person
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Технологія моніторингу стану функціонування розподілених комп'ютерних систем
    (ПНТУ, 2022) Martovytskyi, V.; Koltun, Yu.; Holubnychyi, D.; Sukhoteplyi, V.
    В статті представлена актуальна науково-практична задача покращення показників виявлення аномалій функціонування розподілених комп’ютерних систем в умовах кібернетичних впливів зовнішнього та внутрішнього середовища. Представлена структура та архітектура системи моніторингу з використанням автономних прогрмних агентів. Архітектура системи моніторингу призначена для вирішення завдань збору та зберігання параметрів отриманих від датчиків, що характеризуються не тільки їх цільовими функціями, але і функціонал ьними можливостями. Розроблено технологію процесу функціонування мультиагентної системи моніторингу аномалій при функціонуванні компонентів розподілених комп’ютерних систем, що базуються на методології IDEF1, що деталізують процес моніторингу стану розподілених комп’ютерних систем и дозволяють інтегрувати систему моніторингу з іншими компонентами системи захисту інформації. Представлено результати роботи програмного комплексу системи моніторингу аномалій функціонування розподілених комп’ютерних систем. Ефективність розробленої системи моніторингу підтверджена методом імітаційного моделювання атак на сегмент мережі розподілених комп’ютерних систем. Прототип забезпечує ймовірність прийняття вірного рішення про наявність аномального трафіку склало 91%, помилки першого роду - 5% і помилки другого роду - 4%. Подальші дослідження доцільно спрямувати на вдосконалення та покращення методу оцінки стану обчислювального вузла та стану запущених завдань в комп’ютерній системі.