Глава 5. Системы контроля и управления доступом

Системы контроля и управления доступом – СКУД – комплекс программно-аппаратных средств, предназначенный для ограничения доступа к объекту, контроля и управления потоками людей. СКУД, в связке с видеонаблюдением и охранно-пожарной сигнализацией решает весь комплекс требований безопасности, предъявляемых к объекту.

Система контроля доступа обычно состоит из:

5.1.Устройства ограничения доступа:

- Двери и калитки с электромеханическими или электромагнитными замками (функциональная разница в том, что при пропадании электричества, электромагнитный замок становится открытым, а электромеханический можно открыть ключом.) (рис 15)

Рисунок15

- Шлагбаумы и автоматические ворота.(рис 16 а,б)

рис 16 а

Рисунок16 б

- Турникеты, триподы и шлюзы ( рис 17 а,б,в)

Рисунок17а Рисунок17 б

Рисунок17в

5.2. Идентификаторы: считыватели и ключи. Для того чтобы система контроля доступа могла впустить или выпустить человека (автомобиль) и передать информацию о факте пропуска, система должна понять, кто именно хочет пройти через систему, либо получить команду от внешнего устройства. Существует много разных способов идентификации.

- К примеру, в домофонах стоит простейшая система идентификации: считыватель встроен в вызывной блок и запоминает ключи жильцов – это могут быть и «таблетки» TouchMemory и бесконтактные ключи EM-Marin. Выйти может любой желающий, нажав на кнопку. (рис. 18 а,б)

Рисунок18 а Рисунок18 б

- На шлагбаумах и автоматических воротах чаще всего используют пульты, с тем, чтобы иметь возможность дать системе опознать себя, не выходя из автомобиля. Выезд также осуществляется командой с пульта. Если на огороженной территории присутствует охрана, часто в их помещение проводится кнопка открывания или охране выдается пульт. (рис. 19)

Рисунок19

- На турникетах, триподах, системах контроля доступа в кабинеты (электронный кабинет) чаще всего используются именные карты доступа. Обычно такиескуд сопровождаются регистрацией прохода через турникет или в кабинет «Иванов А.А. пришел на работу в 9:31 и ушел в 18:40» или «В аудиторию №1503, 17.10.2012 входили в 12:50, 15:59, 19:11 по карте доступа №1992498 принадлежащей клиенту Иванов А.А.» (рис. 20)

Рисунок20

5.3.Биометрические системы.

Традиционные способы идентификации личности, в основе которых находятся разные идентификационные карты, ключи или уникальные данные, такие как, к примеру, пароль не являются надежными в той степени, которая требуется на сегодняшний день. Естественным шагом в повышении надежности идентификаторов стали попытки использования биометрических технологий для систем безопасности.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

- ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;

- предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;

- избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);

- обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;

- организовать учет доступа и посещаемости сотрудников;

- исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей.

Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и только “вчера”. Мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили образовать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей.

Идея использовать индивидуальные характеристики человека для его идентификации не нова. На сегодняшний день известен ряд технологий, которые могут быть задействованы в системах безопасности для идентификации личности по:

- голосу;

- отпечаткам пальцев (как отдельных, так и руки в целом);

- радужной оболочке глаз;

- чертам лица (на основе оптического и инфракрасного изображений);

- другим характеристикам. (рис 21 а,б,в)

Рисунок21 а Рисунок21 б Рисунок 21в

У всех биометрических технологий существуют общие подходы к решению задачи идентификации, хотя все способы отличаются удобством применения, точностью результатов.

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

- сканирование объекта;

- извлечение индивидуальной информации;

- формирование шаблона;

- сравнивание текущего шаблона с базой данных.

Технология сканирования голоса

Голос является, видимо, единственно доступной биометрической характеристикой для опознания человека по телефону. При этом методы получения «образца» и работы с ним ни в коей мере не вызывают у человека раздражения, а в обществе - социальных протестов. У каждого индивидуума - неповторимый голосовой рисунок, который зависит от пола, физических особенностей типа строения голосовых связок, полости носа, формы рта и т.д., таких характеристик как частота и амплитуда. Как и в случае распознавания по лицу, «отпечаток» голоса индивидуума анализируется с помощью специально разработанной программы, ему присваивается уникальный многоразрядный код, или «пароль». Впоследствии живая речь сравнивается с «отпечатком» голоса для идентификации. Этот метод может быть легко применен в существующих системах контроля доступа, требующих произнесения пароля, так как идентификация по произносимому пароля и по «отпечатку» голоса может производиться одновременнно.

Несмотря на то, что встречаются одаренные мастера пародировать других людей, специалисты утверждают, что в целом систему идентификации по голосу нельзя обмануть, пародируя голос или пытаясь его изменить путем многократной перезаписи. Тем не менее, остаются еще не до конца решенные вопросы, такие как влияние фоновых шумов и, конечно же, человеческий фактор: изменение голосовых характеристик вследствие болезни, стресса, настроения и возраста.

Опознание по чертам лица

Опознание по лицу сегодня используется как метод идентификации буквально сплошь и рядом, однако многое при этом зависит от человека - например, от охранника, который должен определить, соответствуют ли черты лица фотографии в пропуске. Поистине переворотом стала техника сканирования лица, которая в биометрической индустрии сейчас занимает второе место после сканирования отпечатков пальцев.

Биометрическое опознание лица, использующее специально разработанное программное обеспечение, избавляет от необходимости присутствия человека при проведении идентификации. Этот метод основан на преобразовании черт конкретного лица в алгоритмическую модель, которая сравнивается или с фотографии на пропуске, или с содержимым базы фотографических данных. Проще говоря, для каждого образа создается уникальный «пароль», содержащий характеристики черт лица.

Технически это достигается путем разработки алгоритмических вычислений с использованием компьютерной программы, которая формирует и интерпретирует информацию о каждом лице с использованием самых различных научных методик, таких как FeatureMapping (составление карты характерных признаков изображения) в паре с LocalFeatureExtraction (выделение локальных признаков) или AutomaticFaceProcessing (автоматическая обработка данных о чертах лица), или таких разработок, как Eigenface (лицо собственное) или NeuralNetwork (нейронная сеть). Данные собираются путем обработки двухмерных или трехмерных изображений, снятых фото- или видеокамерой, черно-белых или цветных. Используется также технология тепловидения.

Опознание по чертам лица представляется одним из наиболее социально-допустимых биометрических методов - ведь с визуальным опознанием мы все сталкиваемся чуть ли не каждый день. Эта технология достаточно легко интегрируется в другие существующие системы, так как фотографии являются основным идентификационным форматом для наших водительских прав, паспортов и иных удостоверений личности. Фото- или видеосъемка лица не представляется таким уж раздражающим процессом, потому что мы уже привыкли к постоянному присутствию видеокамер в офисах, торговых центрах и многих других общественных местах.

Проблемы, связанные с разработкой систем опознания по чертам лица, как и в случае создания многих других биометрических программ, имеют комплексный характер и включают как человеческий фактор, так и технические аспекты. Человеческое лицо подвержено изменениям в силу целого ряда причин, таких как процесс старения, изменение оттенка кожи, болезнь, ношение очков, растительность на лице и его выражение. Все эти изменения с точки зрения обеспечения качественного контроля доступа могут вызывать проблемы, для разрешения которых потребуется база данных с несколькими изображениями одного и того же объекта. Уровень освещенности, погодные условия, ракурс съемки также будут оказывать влияние на работу программы.

Что же касается скрытного использования этого метода, то здесь возникает множество препятствий, относящихся к вмешательству в личную жизнь, которое в данном случае заключается в идентификации человека без его ведома или согласия. Можно предположить, что если к существующему множеству потенциальных барьеров на пути качественного опознания добавится еще и нежелание индивидуума быть опознанным, тогда использование только системы автоматической идентификации по лицу может не дать желаемого результата.

Биометрическая система распознавания устанавливает соответствие конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя некоторому заданному шаблону. Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации “обучает” систему распознавать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтоб образовать цифровое представление его облика. Сканирование лица длится около 20 – 30 секунд, в результате чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка разные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон. Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, к примеру, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют принимать во внимание возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтоб определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собою некий порог, который может быть отрегулирован для разного типа персонала, мощности PC, времени суток и ряда иных факторов.

Распознавание может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация – подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации правильно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь, с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании разных технологий ошибка может существенно разниться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пустить “чужого” или пустить всех “своих”.

Важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, несомненно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь, с точностью работы системы.

Невзирая на очевидные преимущества, существует ряд негативных предубеждений против биометрии, которые часто вызывают вопросы о том, не будут ли биометрические данные употребляться для слежки за людьми и нарушения их права на частную жизнь. Из-за сенсационных заявлений и необоснованной шумихи восприятие биометрических технологий резко отличается от реального положения дел.

И все же, использование биометрических методов идентификации приобрело особую актуальность в последние годы. Особенно остро данная проблема проявилась после событий 11 сентября в США. Мировое содружество осознало степень возрастания угрозы терроризма во всем мире и трудность организации надежной защиты традиционными методами. Именно эти трагические события послужили отправной точкой для усиления внимания к современным интегрированным системам безопасности. Общеизвестно мнение, что если бы контроль в аэропортах был строже, то несчастий можно было бы избежать. Да и сегодня поиск виновных в ряде других происшествий мог бы быть существенно облегчен при использовании современных систем видеонаблюдения в интеграции с системами распознавания лиц.

Способы распознавания лица

В настоящее время существует четыре основных метода распознавания лица:

- анализ "отличительных черт";

- "eigenfaces";

- способ "автоматической обработки изображения лица".

- анализ на основе "нейронных сетей";

Все эти способы различаются сложностью реализации и целью применения.

"Eigenface" можно перевести как "собственное лицо". Эта технология использует двумерные изображения в градациях серого, которые представляют отличительные характеристики изображения лица. Прием "eigenface" часто используются в качестве основы для других методов распознавания лица.

Комбинируя характеристики 100 – 120 "eigenface" можно воссоздать большое количество лиц. В момент регистрации, "eigenface" каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, "живой" шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном, с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами и определяет факт идентификации. Технология "eigenface" оптимальна при использовании в хорошо освещенных помещениях, когда есть возможность сканирования лица в фас.

Методология анализа "отличительных черт" – наиболее широко используемая технология идентификации. Эта технология подобна методике "Eigenface", но в большей степени адаптирована к изменению внешности или мимики человека (улыбающееся или хмурящееся лицо). В технологии “отличительных черт” используются десятки характерных особенностей разных областей лица, причем с учетом их относительного местоположения. Индивидуальная комбинация этих параметров определяет особенности каждого конкретного лица. Лицо человека уникально, но достаточно динамично, т.к. человек может улыбаться, отпускать бороду и усы, напяливать очки – все это увеличивает трудность процедуры идентификации. Таким образом, к примеру, при улыбке наблюдается некоторое смещение частей лица, расположенных около рта, что в свою очередь будет вызывать подобное движение смежных частей. Учитывая такие смещения, можно однозначно распознавать человека и при разных мимических изменениях лица. Так как этот анализ рассматривает локальные участки лица, допустимые отклонения могут находиться в пределах до 25° в горизонтальной плоскости, и примерно до 15° в вертикальной плоскости и требует достаточно мощной и дорогой аппаратуры, что соответственно сокращает степень распространения данного метода.

В методе, основанном на нейронной сети, характерные особенности обоих лиц – зарегистрированного и проверяемого сравниваются на совпадение. "Нейронные сети" используют алгоритм, устанавливающий соответствие уникальных параметров лица проверяемого человека и параметров шаблона, находящегося в базе данных, при этом применяется максимально возможное число параметров. По мере сравнения определяются несоответствия между лицом проверяемого и шаблона из базы данных, затем запускается механизм, который с помощью соответствующих весовых коэффициентов определяет степень соответствия проверяемого лица шаблону из базы данных. Этот прием увеличивает качество идентификации лица в сложных условиях.

Прием "автоматической обработки изображения лица" – наиболее простая технология, использующая расстояния и отношение расстояний между легко определяемыми точками лица, такими как глаза, конец носа, уголки рта. Хотя данный способ не столь мощнейший как "eigenfaces" или "нейронная сеть", он может быть достаточно эффективно использован в условиях слабой освещенности.

Сфокусируемся на глазах

Как мы уже убедились, по многим технологическим и социальным причинам идентификация по чертам лица и по голосу не может считаться идеальным решением, будучи используемой изолированно от других методов. А вот системы опознания по радужной оболочке глаза, судя по проведенным испытаниям, представляются на сегодняшний день одним из самых надежных биометрических методов идентификации, который позволяет проводить опознание на расстоянии до 1 метра. Несмотря на небольшие размеры - около 11 мм, различия в строении радужной оболочки у разных людей огромны - ведь радужная оболочка каждого индивидуума имеет до 260 уникальных характеристик. Благодаря тщательно выстроенной алгоритмической программе достигнута высокая точность получаемых результатов, что особенно важно, когда приходится проводить поиск по базам данных, содержащим большой объем информации.

Кроме того, радужная оболочка хорошо защищена от внешних воздействий, поэтому она почти не подвержена изменениям в течение всей жизни. Что же касается получения ее изображения, то на этот процесс только в минимальной степени влияет угол освещения. К тому же, на полученные результаты не оказывают воздействия такие характеристики, как расовые различия, выражающиеся в очень темных глазах или их узком разрезе. Кроме того, идентификация успешно проводится сквозь очки или контактные линзы, а также в темноте с использованием инфракрасной подсветки.

Конечно, и в этом методе имеются проблемные стороны, такие как сложность идентификации при болезни глаз, например при образовании катаракты.

Расширяет возможности биометрической идентификации еще один метод - сканирование сетчатки. Этот метод основан на различиях в рисунке кровяных сосудов, расположенных на задней стенке глаза. Верно, сама процедура сканирования занимает некоторое время и требует полного взаимодействия со стороны проверяемого человека, который должен смотреть в окуляр специального устройства. Пучок света слабой интенсивности направляется сквозь глазной зрачок и освещает сетчатку, которая подвергается сканированию. В силу особого расположения сетчатки и благодаря специально подготовленной операции по ее сканированию эта технология дает высокую степень точности и стабильности результатов. Специфика способа получения изображения гарантирует качественную фокусировку и настройку прибора, что практически исключает ошибки при обеспечении контроля доступа.

Технологии опознания по радужной оболочке и сетчатке не получили столь же широкого распространения, как другие биометрические методы, в силу того, что требуют особого оборудования, а потому отличаются высокой стоимостью. Однако разработка обоих методов продолжается, причем большее внимание уделяется опознанию по радужной оболочке: сейчас эту технологию стремятся совместить с системами идентификации по чертам лица.

Биометрические методы сегодняшнего дня

Многие банки и торговые центры начинают вводить биометрические системы, в частности - для проверки владельцев кредитных карточек. Наиболее часто используется метод проверки динамики нанесения подписи, при котором измеряются и оцениваются такие характеристики, как скорость, давление, угол наклона пишущего инструмента, последовательность нанесения линий. Этот метод в большей мере ориентирован на проверку подлинности, а не на идентификацию, и чаще всего используется при проведении операций, связанных с платежами и денежными переводами, визированием документов, получением подтверждения о доставке и т.д. Данный метод не вызывает социальных протестов, так как люди привыкли ставить подпись в подтверждение своей личности.

Еще одна биометрическая технология, которая может успешно применяться в системах контроля доступа - идентификация по форме руки. Разработанные алгоритмы позволяют измерять и анализировать размеры руки, включая форму и размер пальцев. До последнего времени оборудование для этого метода отличалось громоздкостью и высокой ценой, однако сейчас ситуация меняется с появлением новых прогрессивных разработок.

Руки используются также и в другом методе поведенческой биометрии - идентификации по динамике ударов по клавишам клавиатуры. Этот метод основан на индивидуальных характеристиках нашего контакта с клавиатурой компьютера. Верно, следует заметить, что более стабильные результаты здесь получаются при проверке людей, владеющих машинописью или же постоянных пользователей компьютеров, так как другие обычно не отличаются выработанным стилем обращения с клавиатурой. Технология предусматривает оценку продолжительности нажатия на клавишу, времени между ударами, силы удара. Этот биометрический метод относится к недорогим решениям и идеально подходит для получения доступа к компьютеру в сочетании с набираемым на клавиатуре паролем.

Любой из перечисленных биометрических методов ориентирован на проведение идентификации по различным характеристикам, уникальным для каждого человека. Причем большинство из этих методов применяется для повышения эффективности систем контроля доступа. Однако некоторые технологии, находящиеся сейчас в стадии разработки и вызывающие повышенный интерес, нацелены на их использование в очень специфических областях.

Опознание по походке

Часто человека можно узнать, не видя его лица - по походке или даже по тому, как он стоит. Именно на разнице в походке различных людей и основан новый метод опознания, который, пока находится в начальной стадии разработки. Опознание по походке может иметь целый ряд преимуществ по сравнению с существующими биометрическими методами. Проверяемый человек может даже не догадываться о том, что идет процесс его идентификации - ведь его можно проводить с достаточно большого расстояния. В настоящее время проводятся обширные исследования баз данных с целью определения, как влияют на походку строение скелета, движения верхней части тела, а также одежда, обувь, предметы в руках.

Конечно, на пути этого метода еще годы работы, но важен сам факт, что с развитием биометрических технологий появляются все новые и новые решения по их практическому применению.

Из мира биометрических чудес

Американское агентство Darpa, отвечающее за высокотехнологичные военные разработки, рассматривает возможность создания системы «нюхательной» машины, которая сможет идентифицировать человека по запаху.

Известный факт, что собаки могут узнать своего хозяина по запаху. Также исследования показали, что мыши могут распознавать по запаху тела и мочи, насколько близкими родственниками они являются, тем самым предотвращая межродственные скрещивания. На основе этого ученые делают вывод, что в запахе каждого человека содержатся уникальные характеристики, которые могут позволить безошибочно идентифицировать человека.

В связи с этим агентство Darpa рассматривает предложения по выделению генетически обусловленных типов запаха, которые могут быть использованы для идентификации человека. Если существование такой системы станет возможным, то последует развитие науки и внедрение технологии для обнаружения и идентификации людей по типам запаха.

Был проведен эксперимент, в котором женщин просили понюхать коробки с рубашками, которые в течение 2 дней носили разные мужчины. Женщины выбрали рубашки мужчин, чья иммунная система совпадала с иммунной системой отцов этих женщин. Поэтому возможно предполагать, что люди, как и мыши, могут отличать генетический статус человека по запаху.

Однако для построения машины, различающей запахи, необходимо понять механизм такой странной чувствительности, а это до сих пор остается загадкой. В течение 15 месяцев исследований специалисты должны будут идентифицировать запахи, вырабатываемые иммунной системой. Следующие 15 месяцев, любые запахи, выделяемые в стрессовой ситуации, во время диеты или болезни должны быть зарегистрированы. И затем в течение 2 лет будет разработан механизм с системой распознавания запаха, которая сможет идентифицировать человека.

Бесконтактная биометрия за 2 секунды

Компании ISS и LG начали совместное продвижение комплексных биометрических решений для обеспечения безопасности объектов, сочетающих преимущества таких технологий, как распознавание по чертам лиц и радужной оболочке глаза. При прохождении человека через рубеж контроля его лицо попадает в поле зрения видеокамеры и система инициирует начало процесса идентификации: оптический считыватель сканирует рисунок радужной оболочки глаза, а в базе данных сохраняется фотоизображение идентифицируемого. При каждом его последующем появлении в результате сравнения рисунка радужной оболочки и информации из базы данных система будет принимать решении о разрешении или запрете доступа. С использованием разработанной системы достигается высокий уровень обеспечения безопасности.

Преимуществами представленной разработки являются быстродействие и бесконтактность процесса: процедура захвата изображения, идентификации личности занимает меньше 2 секунд без необходимости контакта с устройством считывания.

Заключение

Очень важно не только знать о вариантах поведения в экстремальных ситуациях и способах первой медицинской помощи, но и знать описание этих ситуаций, а так же рекомендации, как тех или иных ситуаций избежать. И в медицине, и в пожарной безопасности и в антикриминальной защите такое понятие, как «профилактика», остаётся самым надежным средством.

Главное - это воля и стремление к жизни. Решающее значение имеют действия, совершенные в первые минуты экстремальной ситуации. Боль причиняет страдания и отвлекает человека от решения стоящих перед ним задач, лишает способности трезво мыслить и действовать. Волевой человек может справиться с болью и способен на время забыть о ней, сосредоточившись на проблемах выживания.

Список литературы

1. Государственный экологический мониторинг(государственный мониторинг окружающей среды)(в ред. Федерального закона от 21.11.2011 N 331-ФЗ) (в ред. Федерального закона от 21.11.2011 N 331-ФЗ)

2. Акимова Т.А. Экология – Природа – Человек – Техника: Учебник для вузов / Т.А.Акимова, А.П.Кузьмич, В.В.Хаскин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

3. Беккер А.А. Охрана и контроль загрязнения природной среды / А.А.Беккер, Т.Б.Агаев. Л.: Гидрометеоиздат, 1989.

4. Бринчук М.М. Экологическое право: Учебник для вузов. М.: Юристъ, 1998.

5. Влияние металлургических производств на лесные экосистемы Кольского полуострова / Т.В.Черненькова, О.В.Бутусов, В.М.Cычев и др. СПб: ЦЕПЛ, 1995.

6. Дикарев В.И. Методы и средства экологического контроля / В.И.Дикарев, В.А.Рогалев, Г.А.Денисов, Б.В.Койнаш, Е.С.Сенокосов. СПб: Крисмас+, 1999.

7. Кимстач В.А. Классификация качества поверхностных вод в странах Европейского экономического сообщества. СПб.: Гидрометеоиздат, 1993.

8. Константинов А.С. Общая гидробиология. М.: Высшая школа, 1999.

9. Контроль химических и биологических параметров окружающей среды / Под ред. Л.К.Исаева. СПб.: Крисмас+, 1998.

10. Мазур И.И. Курс инженерной экологии: Учебник для вузов / И.И.Мазур, О.И.Молдаванов. М.: Высшая школа, 1999.

11. Муравьев А.Г. Оценка экологического состояния природно-антропогенного комплекса: Учебно-методическое пособие. СПб.: Крисмас+, 1997.

12. Степановских А.С. Охрана окружающей среды: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

13. Природопользование: Учеб.пособие / Ю.В.Шувалов, А.Л.Губенко, Е.И.Домпальм, А.Н.Маковский, М.А.Пашкевич, Ю.П.Сорокин, В.Ф.Шуйский; Санкт-Петербургский горный ин-т. СПб., 2000.

14. Татарина Л.Ф. Экологический практикум для студентов и школьников (биоиндикация загрязненной среды). М.: Аргус, 1997.

15. Шуйский В.Ф. Основы общей биологии и общей экологии: учеб.пособие / Санкт-Петербургский горный ин-т. СПб, 2001.

16. Внешний источник , http://www.armosystems.ru/system/74.ahtm

17. Внешний источник , http://www.global2.ru/mont/choice8_2_3.htm

18. Внешний источник , http://www.arsenal-npo.ru/input_page/pr.php

19. Внешний источник , http://энергосила-нк.рф/services/ops

20. Внешний источник , http://www.polyset.ru/GOST/GOST-26342-84/

21. Внешний источник , http://video39.ru/index.php/con/94-biometricheskie-sistemy-raspoznavanie-po-liczu

22. Внешний источник , http://video39.ru/index.php/con

23. Внешний источник , http://www.polyset.ru/article/st409.php