НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІ КӨЗДІҢ ИРИСІН ТАНУҒА БЕЙІМДЕУ

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-122-3-237-245
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.