The article has been automatically translated into English by Google Translate from Russian and has not been edited.
Переклад цього матеріалу українською мовою з російської було автоматично здійснено сервісом Google Translate, без подальшого редагування тексту.
Bu məqalə Google Translate servisi vasitəsi ilə avtomatik olaraq rus dilindən azərbaycan dilinə tərcümə olunmuşdur. Bundan sonra mətn redaktə edilməmişdir.

АҚШ Мемлекеттік департаменті Green Card лотереясына қатысушылардың өтінімдері мен фотосуреттерін қалай тексереді

Жасыл карточка лотереясы пайда болған кезден бастап қазіргі уақытқа дейін Америка Құрама Штаттарына көшудің ең оңай жолы болған және болып қала береді. DV бағдарламасына қатысатын миллиондаған адамдар үшін лотереяда жасыл картаны ұтып алу - бұл иммиграцияның жалғыз әдісі. Міне, мүмкіндікті жіберіп алмау маңызды тітіркендіргіш кішкентай нәрселер - профильдегі қателіктер немесе дұрыс емес фотосурет. Профильдерді тексеру кезінде фотосуреттер беріледі үлкен Назар аударыңыз. Сауалнаманы толтыру кезінде сізге не ерекше назар аудару керектігін қарастырайық.

Сурет: Shutterstock

Сурет салу процесінің өзі қызықты емес. Компьютер кездейсоқ облыстың жалпы базасынан жеңімпаздардың белгілі бір санын таңдайды, барлығы әлем бойынша 100-ден 150 мыңға дейін. Бар болғаны 50 мың виза бар екенін ескере отырып, келешекте көптеген адамдардың жойылуын қамтитын өте үлкен резерв жасалуда, атап айтқанда: өз бақыттарын сынау үшін ойнайтын «спортшылар»; иммиграцияның оң және теріс жақтарын жайбарақат бағалап, процесті жалғастырудан бас тартатын адамдар; сотталған; медициналық комиссиядан өтпеген; қажетті құжаттарды немесе жеткілікті ақша жинай алмайтындар; анықталған қателіктер мен алдаудың салдарынан дисквалификацияланған және т.б.

Осы адамдардан басқа, алғашқы таңдалған 100-150 мың жеңімпаздың ішінен бір емес, бірнеше өтінім бергендер алынып тасталынады.

Жасыл карта лотереясына өтініш берген кездегі ең алғашқы тексеру

Жасыл картадан лотереяға қатысу үшін жыл сайын 7-ден 15 миллионға дейін өтінім беріледі (қатысушы елдерге байланысты). Мұндай құжаттарды қолмен өңдеу және тексеру - бұл шексіз жұмыс, көптеген қателіктерге ұрындыратыны анық. Осы себепті барлық дерлік өңдеу процестері автоматтандырылған және арнайы компьютерлік бағдарламаларға жүктелген.

Өтінішті беру кезінде кірістірілген валидатор сауалнаманың барлық талап етілген өрістерінің толтырылғанын және тіркелген фотосуреттердің көрсетілген техникалық параметрлерге сәйкес келетіндігін тексереді. Бұл алғашқы техникалық тексеру. Ол ережелерге сәйкес келетін кез-келген қосымшаларды өткізіп жібереді. Мысалы, Yyyyyyy Xxxxxxx есімді адам адамның суреті жоқ фотосуреті бар профиль жібере алады. Егер бұл 600-ден 600 пиксельдік фотосурет болса, .jpeg файлы 240 килобайттан аз болса, 24 биттік тереңдігі бар түрлі-түсті кескін - файлдың барлық техникалық параметрлері орындалады, өтінім қабылданады және растау нөмірі беріледі.

Алайда, Yyyyyyy Xxxxxxx қатысушысы ешқашан жеңіс туралы хабарлама алмайды - оның тексеруі келесі кезеңде оның өтініші қабылданбайды және ол жасыл карточкаға қатыспайды.

Жасыл карточкадан лотерея ойнату және «қажетсіз» қосымшаларды жою

Шын мәнінде, бір жалпы ұтыс ойыны өткізілмейді, бірақ алты бөлек - DV-лотерея бағдарламасы үшін әлем шартты түрде бөлінетін алты аймақтың әрқайсысында. Әр аймақ үшін жеңімпаздардың белгілі бір квотасы есептеледі, осы алты квотаның сомасы жеңістің жалпы санын береді - 100-150 мың.

Ұтыс ойыны кезінде аймақтағы барлық сұраныстарға кездейсоқ жаңа нөмірлер тағайындалады (кейстер нөмірлері).

Содан кейін әр қосымшаның DV-лотерея ережелерінің техникалық талаптарына сәйкестігі тексеріледі. Бағдарлама нөмірі 1 өтінімді қабылдайды, тексереді және оның талаптарға сәйкестігі туралы қорытынды береді. Содан кейін ол 2 нөмірін талап етуге көшеді және т.б. Егер бағдарлама көрсетілген параметрлерге сәйкес келмейтін қосымшаны анықтаса, оны «қоқыс» деп белгілейді және оның нөмірін өткізіп жібереді - оны жіберген адам сыйлық туралы хабарламаны көрмейді. Сонымен, бағдарлама өтінімдерді квота «жақсы» сандармен толтырылғанша қатарынан тексереді.

Өтініш берген кезде сауалнамаларға ешқандай растайтын құжаттар қосылмағандықтан, тексерудің осы кезеңінде көрсетілген деректердің дұрыстығын анықтау мүмкін емес. Адамды Yyyyyyy Xxxxxxx деп атауға болады. Сондықтан болашақта тек жіберілген фотосуреттер тексеріледі.

Әр сурет файлына талдау жасалады және адамның фотода бейнеленген-көрсетілмегені және оның кескіні композициялық талаптарға сай келе ме екендігі анықталады.

Басы орналасуы керек суреттің ауданы ережелермен анықталады - бағдарлама осы аймаққа виртуалды маска кигізеді, ол адамның бетінің негізгі бөліктерінің орташа көрінісі: көз, мұрын, ерін және т.б. Егер талданатын аймақтың параметрлері белгілі бір критерийлерге сәйкес маскаға сәйкес келсе, фотосуретте бет суреті бар деп анықталады. Сонымен бірге, бағдарлама оның алдындағы фотосурет екенін тексереді, мысалы, акварельдік сурет емес. Суреттің сапасы да тексеріледі.

Бұл кезеңде мысықтардың, машиналардың, бұлттардың, қара квадраттардың және т.б. суреттері қоса берілген сауалнамалар алынып тасталады. Әдетте адамдар мұндай сауалнамаларды сайттың қалай жұмыс істейтінін көру үшін, өзінің қазіргі өтінішін жібермес бұрын тәжірибе алу үшін жібереді.

Композициялық талаптарға сәйкестігін тексеріңіз

Ережелер фотосуреттегі адамның бейнесіне қатаң талаптар қояды: бастың өлшемі, көздің деңгейі, бастың орналасуы - оның иілісі мен айналуы, өң түсі қатаң түрде көрсетілген. Алайда, құлақ, иық, шаш, сақал және мұрт, макияж туралы ештеңе айтылмаған.

Тиісінше, бағдарлама тек айтылғанды ​​тексереді деп күтуге болады.

Егер фотосуреттегі бас қажет болғаннан үлкенірек немесе кішірек болса, оңға немесе солға бұрылса, жоғары немесе төмен түсірілсе, көз қажет болғаннан жоғары немесе төмен болса, тексеру кезінде өтінім қабылданбайды. Егер шаштараздың артында құлақ көрінбейтін болса, иықтары бірдей деңгейде болмаса, мұрты мен сақалы аузын жасырады, бірақ пропорциялар орындалады және адам камераға тікелей қарайды - қосымша жарамды деп танылады.

Бұл тексеру кезінде фонның дұрыстығына және ондағы көлеңкелердің болмауына баға беріледі - бастың контурлары фонға қатысты нақты анықталуы керек. Егер көлеңке көлеңке, егер бағдарлама оның кейбір бөліктерін тани алмаса, дисквалификацияны тудыруы мүмкін.

Бетті танудың бірінші кезеңіне дайындық

Неліктен фотосуреттер мұқият тексеріледі? Мәлімдеме жаңалық бола алмайды: кез-келген лотереяда ұтып алу мүмкіндігін арттыру үшін қатысушы бірнеше өтінім беруі керек. Бұған DV лотереясының ережелерімен тыйым салынған, бірақ азғыру өте жақсы, және көптеген адамдар (және делдал ұйымдар) тыйымнан айналып өту үшін түрлі қулықтарға жүгінеді.

Мысалы, өтінімдер әр түрлі транслитерациямен және әр түрлі шаштармен фотосуретпен беріледі. Компьютер оның дәл осы адам екенін түсінуі үшін бетті тану технологиясы қолданылады.

Грин-карта лотереясына қатысу үшін ұсынылған фотосуреттерді тексеру кезінде машинаны бетті танудың бірнеше сатысы қолданылады. Әрбір танудың келесі алгоритмі алдыңғыға қарағанда күрделірек, сондықтан әр қадам сайын талданатын кескіндер саны азаяды - бағдарлама сол адамды бейнелейтініне 100% сенімділікпен айта алатын фотосуреттер болғанға дейін.

Тану Visionic жасаған FaceIt технологиясының негізінде жүзеге асырылады. FaceIt технологиясын Мемлекеттік департамент (DoS) Америка Құрама Штаттарына кіру үшін кез-келген виза алуға өтініш білдірген адамдарды тексеру үшін қолданады.

FaceIt ISO / IEC 19794-5 стандартына сәйкес келетін суреттермен жұмыс істейді.

Жасыл карта лотереясына қатысуға өтінімге қоса берілген әрбір фотосурет қарастырылып, оны тану процесіне жарамдылығы анықталады және келесі параметрлер бағаланады:

  1. Бас өлшемі - бетіңіз жеткілікті үлкен бе?
  2. Кесу - кескінде тұлға толығымен көрінеді ме?
  3. Орталыстыру - адамға орталық жеткілікті ме?
  4. Экспозиция - Сурет тым көп немесе ашық емес пе?
  5. Көздер айқын көрінеді - адамның көзілдіріктері бар ма, егер болса, көздер көрінетін немесе жасырылған ба?
  6. Фокус - сурет жақсы бағытталған ба?
  7. Сығымдау - тері детальдарын кетіру үшін кескін көлемді болды ма?
  8. Текстура - Тері бетінде бетті тануға қолдануға болатын құрылым бар ма?
  9. Ажыратымдылық - Суреттің ажыратымдылығы көздер арасындағы пиксельдермен өлшенетін минимумнан асып кете ме?
  10. Бет-әлпет - кескінде анықталған затты адам келбеті деп атауға бола ма, жоқ па?

Дайындық сатысында фотосуреттер қалыпқа келтіріледі - компьютер кескіндерді оларға көлденең орналасқан етіп бұрады (тік оське қатысты бетті туралайды) және кескіндерді жаңа өлшемге келтіріп, барлық қажетсіз заттарды кесіп тастайды. Кескіндер барлық кескіндердегі көз центрлері арасындағы қашықтық бірдей болатындай етіп кесіледі, кескіндердің жарықтығы мен контрасттығы теңестіріледі.

Фотосуреттердегі беттерді электронды түрде тану

Электрондық тану алдыңғы тексеру кезеңдерінде жарамды деп танылған және фотосуреттер сәтті қалыпқа келтірілген жеңімпаз жазбаларға ғана қолданылады.

Идентификацияның бірінші кезеңі - векторлық салыстыру (Vfa)

Танудың бірінші кезеңінде Векторлық функцияны талдау (VFA) алгоритмі қолданылады.

Бұл тану әдісінің мәні мынада: бағдарлама әрбір талданған қалыпқа келтірілген бет бейнесін басқа, бұрын құрылған арнайы кескіндердің өзіндік векторлары немесе өзіндік беттері деп аталатын сызықтық тіркесімі ретінде ұсынады. Алынған код осы тіркесім туралы ақпаратты қамтиды. Тексеруді қажет ететін әрбір сурет осылайша кодталады.

Өте оңайлатылған тәсілмен «меншікті беттерді» («өзіндік векторлар») статистикалық талдау, кейіннен іріктеу және әртүрлі беттердің үлкен суреттер жиынтығын өңдеу нәтижесінде алынған белгілі бір стандартты бет компоненттерінің жиынтығы ретінде ұсынуға болады. Бұл әдісті қолданған кезде адамның кез-келген беті оған белгілі бір «дұрыс беттердің» белгілі бір санын қосу арқылы «орташа жүзден» (барлық беттерге бірдей компоненттен) тұруы мүмкін деген аксиома ретінде қабылданады. Беткейлердің көп бөлігін аз мөлшерде «өз беттерін» қосу арқылы алуға болады.

Эигенвекторлардың алынған жиынтықтарын салыстыра отырып, жүйе түпнұсқа суреттер ұқсас немесе әртүрлі деп тұжырымдайды.

Код немесе шаблон бар әр файл - бұл қолданылатын жеке тұлғалардың қарапайым тізімі (және олардан салынған кескінге әр адамның үлесінің пайыздық көрінісі) және өте кішкентай өлшемі бар, сондықтан тек осы шаблонның мәліметтерін қолдана отырып, бет бейнесін қалпына келтіру мүмкін емес. Алайда шаблон файлдарының өлшемі аз болғандықтан, оларды бір-бірімен салыстыру өте жылдам.

Барлық шаблондық файлдар дайын болғаннан кейін, бағдарлама алғашқы сәтті ұсынысты барлық ұсынылған қоқыс емес ұсыныстармен салыстырады. Ол кодтау кезеңіндегі фотосуреттерден алынған шаблондарды салыстырады, кодтардың сәйкестігін пайыздық мәнде бағалайды. Егер тексерілген кодтың басқасымен сәйкес келуі белгілі бір мәннен аспаса, бағдарлама қосымшадан ешқандай көшірме табылмады деген қорытынды жасайды.

Содан кейін бағдарлама келесі қосымшаны тексеруге кіріседі - фотосуреттің кодын одан барлық ұсынылған жарамды өтінімдерден барлық фотосуреттердің барлық басқа кодтарымен тексереді. Сонымен, бағдарлама жасыл картадан лотерея ұтып алған барлық қосымшаларды бірінен соң бірін тексереді.

Егер компьютер салыстырылған екі фотосуреттің кодтарының сәйкес келуі шекті мәннен асатынын анықтаса (бұл мән сәйкестендіру жүйесінің теңшелген параметрлерінің бірі болып табылады), бағдарлама бұл туралы белгі жасайды және тексеріліп жатқан кодты тексеруді жалғастырады.

Осылайша, танудың бірінші кезеңінің нәтижесінде жүйе бір адам деп күдіктенген фотосуреттердің жұптары (немесе үшемдер, төртілер және т.б.) алынады.

Векторлық салыстыру әдісі - бұл тұлғаны тану үшін қолданылатын ең көне әдістердің бірі. Барлық талданған кескіндердің қатаң қалыпқа келтірілуін қамтамасыз ету өте қажет. Осы әдіске тән салыстырылған беттердің ұқсастығы туралы шешім қабылдаудағы елеулі қателіктер, пайдаланылған меншікті векторлардың аздығына байланысты, оны тек ең дөрекі құрал ретінде қолдануға мәжбүр етеді, әрі қарай көшірмелерді іздеуге негіз болады.

Идентификацияның екінші кезеңі - иерархиялық бет графикасын салыстыру алгоритмі (Рт)

Иерархиялық сызбаларды сәйкестендіру (HGM) - бақылау түйіндерінің орналасуы мен олардың арасындағы қашықтықты талдауға негізделген тұлғаларды салыстыру алгоритмі.

Көздің орталықтарынан, мұрын көпірінен, мұрынның ұшынан және мұрын қанаттарынан, ауыздың сол және оң бұрыштарынан және басқаларынан бастап 2000-нан астам нүктелер анықталады, олар бір-бірімен байланысып, әр бетке жеке график немесе маска деп аталады. Функцияға нүктелер арасындағы қашықтық өз кезегінде енгізіліп, беттің суретін кодтайды және оны математикалық салыстыруға ыңғайлы етеді.

Бұл талдау әдісі бет құрылымына байланысты емес, оның пішінін ғана зерттейді. Құрылған математикалық модельдер «үлкеннен кішіге» принципі бойынша құрастырылған, бұл файлдарды салыстыру процесін едәуір жеделдетеді.

HGM алгоритмі қатаң қалыпқа келтірілген жоғары сапалы суреттер талданатын жасыл карталар лотереясының бағдарламасына қатысты айтарлықтай жақсы нәтижелерді көрсетеді.

Сәйкестендірудің үшінші кезеңі - жергілікті айырмашылықтарды талдау (LFA)

Жергілікті ерекшелік - бұл көршінің басқа көршілес аудандардан ерекшеленетін бөлігі. Сайт қарқындылығы, түсі немесе құрылымы бойынша әр түрлі болуы мүмкін, бірақ дәл осы өзгеріске сәйкес орналасуы қажет емес. Жергілікті айырмашылықтар суреттің нүктелері, жиектері, кішкене бөліктері болуы мүмкін.

LFA процедурасы рецепторлардың виртуалды торының беткі қабатына қабатталған әр нүктесінде анықталған жергілікті өзара байланысты қабылдау өрістерінің жиынтығын сипаттайды. Бұл өрістер бір-бірінен ерекшеленеді, олар түпнұсқа кескінге оңтайлы қосылады, ал шығу кезінде олар мүмкіндігінше ерекшеленеді. Осы өрістердің тәуелділігін сипаттайтын файлдарды құрудың, содан кейін осы файлдарды салыстырудың алгоритмі FaceIt жүйесінің жасыл картасындағы фотосуреттерді тексеруге арналған.

LFA кезінде бағдарлама кодталған файлды қайта құру арқылы бет құрылымдарының көптеген жергілікті айырмашылықтарын таниды және бағалайды. Жүйе құрылған кодталған файлдарды салыстырады және алдын-ала белгіленген шектен жоғары сәйкес келетіндерді белгілейді.

Жеке тұлғаны анықтауға кедергі келтіретін факторлардың бірі - олардың бет әлпетіне байланысты өзгергіштігі. Кішкентай жартылай күлімсіреу көптеген бұлшық еттерді қозғалысқа келтіреді, ал тұлғаның бақылау нүктелері арасындағы барлық қашықтық өзгереді. LFA әдісі, бетінің жергілікті аймағындағы айырмашылықтарды талдай отырып, олар көп мөлшерде анықталады, бет әлпетімен байланысты проблемалардан босатылады.

Сәйкестендірудің төртінші кезеңі - бұл беткі қабат құрылымын талдау (STA)

Беткі текстураны талдау (STA) деп танылған тұлғалардың тері құрылымын жеткілікті түрде зерттеуге мүмкіндік беретін фотосуреттерді қолданатын технологиялар мен сәйкестендіру әдістерінің жиынтығы деп түсіну керек. Тиісінше, бұл сәтті тану үшін маңызды мәні бар суреттердің сапасы.

STA жергілікті айырмашылықтарды талдау әдісін одан әрі дамыту үшін қолданылады, бұл салыстыру үшін кез-келген адамның терісінде болатын ұсақ бөлшектерді де қолдануға мүмкіндік береді.

Әдетте, бетінің шамадан тыс тығыз өсімдіктерден тұратын аумағы талданады - көздің түбінен бастап жоғарғы еріннің басына дейін.

Қысқаша айтқанда, STA әдісін келесідей сипаттауға болады: біріншіден, әр пиксельдің орташа жарықтығы оны қоршаған пикселдердің орташа сұр шкаласы ретінде анықталады. Содан кейін, бет бейнесі, орташа жарықтылықтағы пиксельдердің сұр масштабтағы мәндерін салыстыра отырып, орташа жарықтығы сұр мәндердің шекарасынан жоғары болатын осындай пикселдерге тағайындалған 1 немесе 0 мәндерімен екілік кескінге айналады.

Содан кейін тұлғаның таңдалған ауданы кішкене блоктарға бөлінеді. Алғашқы салыстырылған кескіннің әрбір блогы үшін, жүйе салыстырылған блокқа сәйкес келетін екінші суреттегі сәйкес блокты іздейді.

Осыдан кейін көрші блоктардың сабақтастығы бағаланады. Егер көрші блоктардың жұптарының позицияларындағы салыстырмалы өзгеріс берілген шектен төмен болса, олар үздіксіз болып саналады. Блоктардың үздіксіз жұптары неғұрлым көп болса, талданатын суреттердің сол адамға тиесілі болу мүмкіндігі соғұрлым жоғары болады. Бұл ықтималдылықты блоктардың үздіксіз жұптарының саны ретінде құруға болады.

Беткі текстураның талдауы басқа тану әдістерімен салыстырғанда есептеулерге көп уақытты қажет етеді, сондықтан ол сәйкестендірудің соңғы кезеңінде бір адамға тиесілі деп санауға жеткілікті негіз болатын кескіндерге қолданылады. Әзірлеушінің деректері бойынша LFA-ға қосымша ретінде STA әдісін қолдану танудың дәлдігін 20-25% -ға арттырады, бұл тіпті бірдей егіздерді сенімді түрде ажыратуға мүмкіндік береді.

Суретке түсіру тану DV-лотерея

Жасыл карта лотереясына қатысуға өтінімдерді тексеру кезінде арнайы графикалық бағдарламалар мен басқа да техникалық құралдардың көмегімен фотосуреттердегі кескіндердің өзгеруіне жол бермеу үшін ретушинг қолданылады.

Жасыл карта лотереясына арналған нұсқаулықта ұсынылған фотосуреттерді қайта қабылдауға тыйым салынады - фотосуреттеріне қандай-да бір өзгертулер енгізген (қандай-да бір түрде манипуляцияны көрсететін) өтінімдер алынып тасталынады.

Ретушты анықтау үшін (мұндағы «ретуш» термині фотосуреттегі кез-келген өзгерісті білдіреді, тек қиып алудан басқа), өзгертулерді іздеу кезінде бірнеше алгоритмдердің тіркесімін қолданатын арнайы бағдарламалар қолданылады - түрлі сүзгілерді енгізген түрлі-түсті трансформациялардан және қысу кезінде пайда болған пиксель блоктарының тізбектерінің үздіксіздігін танудан. jpeg файлының кодын талдамас бұрын, jpeg-дегі кескіндер.

Фотосуреттерге кез-келген өзгертулер енгізген кезде, сіз жоғары ықтималдықпен ретушингтің болатынын ұмытпаңыз. Әрине, сіз қағазды басып шығару және модификацияланған фотосуреттерді сканерлеу, монитор экранын өңделген кескінмен суретке түсіру және осыған ұқсас трюктар арқылы редукцияны анықтауды қиындатуға тырыса аласыз, бірақ тексеру үшін қолданылатын технологиялар осындай манипуляциялардан қорғайтын құралдарды қамтуы мүмкін екенін түсінуіңіз керек.

Green Card лотереясының фотосуреті

Бір адам екі түрлі фотосуретте бейнеленгеніне компьютер нақты жауап бере алмайды. Ол мұндай кездейсоқтықтың ықтималдығын ғана бағалай алады (әрине, бұл ықтималдық 100% -ке жуықтауы мүмкін). Алайда, соңғы шешімді әрдайым адам өзі қабылдайды.

KCC-де әр жеңімпаз үшін ұсынылған құжаттар мен тексеру нәтижелері жиналатын іс (іс) құрылады. Егер фотосуреттерді тексеру нәтижелері бойынша өтінімде телнұсқалар табылса (олардың телнұсқалары деген күдік белгілі бір мөлшерден асып кетсе), барлық осы күдікті қосымшалар іске қосылады, іс сипаттамасы файлына жазба енгізіліп, қағаз папкаға жеке ісі бар қызыл жапсырма жабыстырылады себебін көрсету.

Толтырылған файл әңгімелесу өтетін консулдық бөлімге жіберіледі. Сұхбат кезінде консул істің барлық мән-жайларын бағалайды, фотосуреттерді тексеру нәтижелерімен танысады және табылған күдікті сауалнамаларды көзбен салыстырады, оның алдында тірі адамды, өтініш берушіні көреді. Нәтижесінде ережелер бұзылды ма, жоқ па, өтініш беруші бірнеше сауалнама ұсынды ма, жоқ па деген шешім шығады. Тиісінше, консул виза беруді мақұлдайды немесе бас тартады.

DV-2006 (Face Recognition System) операциясының бірінші жылында жеңімпаздар арасында 5221 жалған өтінім табылды.

Жасыл карта лотереясында телнұсқаларды іздеу жүйесін алдау

Бір адамның бірнеше өтінімді беруі лотерея ережелерін бұзу болып табылады, бұл өтініш берушінің автоматты дисквалификациясына әкеледі.

Консулға сұхбат беруге ант бергені үшін АҚШ-қа кіруге өмір бойына тыйым салуға болады.

Сіздің жағдайыңызда бірнеше фотосуретті тексеру бағдарламасымен танылған бірнеше өтінішті көрген консул, болған оқиғаның мән-жайын білуге ​​мүдделі болады. Егер адам өтірік айта бастаса, бұл виза беруден бас тартуға және өмір бойы кіруге тыйым салуға әкеледі.

Мәселе мынада: өтініш беруші консулдың не үшін бұл туралы сұрайтынын нақты біле алмайды - бағдарлама оның өтініштерін шынымен мойындады ма немесе консул қарапайым қарапайым сұрақ қояды.

Осыған сүйене отырып, тану жүйесін алдау әдістері туралы тек теориялық, зерттеу мақсаттары үшін, сондай-ақ кездейсоқ тыйым салынған нәрсені жасамау үшін айтуға болады.

Лотереяға онлайн тіркелу Жасыл карта 2023 6 жылдың 2021 қазанында басталды және 12 жылдың 00 қарашасында, түнгі сағат 09: 2021-ге дейін жалғасады. ForumDaily сіз үшін сауалнаманы толтыру бойынша барлық мәліметтер мен кеңестерді дайындады осында.

Форум күнін де оқыңыз:

Орыс тілді иммигранттың айтуы бойынша АҚШ-та өмір сүрудің 15 маңызды кемшілігі

Иллинойста егде жастағы заңсыз иммигранттар ақысыз медициналық сақтандыруға ие болады

DV-2022 жасыл картасына арналған лотереяға тіркелу басталды: қайда және қалай қатысуға болады

Жасыл картаға өтінішті қалай толтыру керек: егжей-тегжейлі нұсқаулар

Разное сынақ фото Ликбез Редакторлардың таңдауы жасыл карта лотереясы
Google News сайтындағы ForumDaily-ге жазылыңыз

Дағдарысқа қарсы тұрып, бір-бірімізді қолдайық

Бізбен бірге болғаныңызға және сенім білдіргеніңізге рахмет! Соңғы 5 жылда біз оқырмандардан көптеген алғыс пікірлер алдық, олар біздің материалдар Америка Құрама Штаттарына көшіп келгеннен кейін өмірді реттеуге көмектесті. Біздің үлкен жоспарларымыз бар, біз жұмыс қарқынын тоқтатқымыз немесе баяулатқымыз келмейді. Қазірдің өзінде ...

COVID-19 пандемиясы біздің кірістерімізге кері әсерін тигізді, және біз қалмау үшін сізден қолдау сұрауымыз керек. Біз кез-келген сомаға ризашылығымызды білдіреміз және жаңалықтар мен көптеген пайдалы ақпараттарды тез арада жариялауға күш саламыз.

Бізбен болғаныңызға рахмет!

Әрқашан сенікі, ForumDaily!

Жарналардың қауіпсіздігі жоғары қауіпсіз Stripe жүйесін қолдану арқылы қамтамасыз етіледі.

Сізге АҚШ-тағы өмір және Америкаға көшу туралы маңызды және қызықты жаңалықтар керек пе? Біздің параққа жазылыңыз Facebook. «Басымдықты көрсету» опциясын таңдап, алдымен бізді оқыңыз. Сондай-ақ, бізге жазылуды ұмытпаңыз Telegram каналы - көптеген қызықты нәрселер бар. Мыңдаған оқырмандарға қосылыңыз ФорумДайын әйел и ФорумДүниежүзілік Нью-Йорк - сіз онда көптеген қызықты және жағымды ақпарат таба аласыз. 



 
1128 сұраныс 2,909 секундта.