НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІНІ КӨЗДІҢ ИРИСІН ТАНУҒА БЕЙІМДЕУ

2022

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-122-3-237-245
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.