НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІ КӨЗДІҢ ИРИСІН ТАНУҒА БЕЙІМДЕУ

2022

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-122-3-237-245
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада биометриялық аутентификация мен иридодиагностикадағы көздің шатырша қабығын танып білу мәселесі қарастырылады. Көздің шатырша қабығын танып білуге арналған нейрондық желі моделінің ең тиімді түрі - үйірткілі нейрондық желі, оның параметрлері осы мәселені шешуге бейімделуі керек. Бейімдеуге болатын үйірткілі нейрондық желі параметрлерінің тізімі анықталды. Бейімделу принциптері ұсынылды, соның негізінде нейрондық желі моделін тапсырманың шарттарына бейімдеудің өзіндік процедурасы жасалды. Белгілі шешімдерден айырмашылығы, үйірткі және субдискреттеу қабаттарының негізгі параметрлерін анықтауға мүмкіндік беретін ұсынылған бейімделу принциптерін қолдануды қамтиды. Ұсынылған процедураны қолдану дәлдігі 0,95 деңгейінде болатын нейрондық желі моделін жасауға мүмкіндік беретіні эксперименталды түрде дәлелденді, ұқсас мақсаттағы ең жақсы заманауи шешімдерге сәйкес келеді. CNN көмегімен көздің шатырша қабығын нейрондық желілік талдау әдісін жасау саласындағы қосымша зерттеулердің орындылығы көрсетілген.