Amaliy ish 1 Mavzu: biometrik identifikatsiyalashning neyron tarmoq algoritmlarini o'rganish Ishning maqsadi: biometrik identifikatsiyalashning neyron tarmoq tizimi ma'lumotlarini qayta ishlashning asosiy bosqichlari bilan tanishish Nazariy

Biometrik identifikatsiyalashning neyron tarmoq tizimi ma'lumotlarini qayta ishlashning asosiy bosqichlari bilan amaliy tanishish

Shaklda ko'rsatilgan biometrik identifikatsiyalash neyroset tizimining umumlashtirilgan oqim diagrammasi. 2.6, axborotni qayta ishlashning quyidagi asosiy bosqichlarini aks ettiradi :

• 
  sensorlar (kirish konvertorlari) yordamida Foydalanuvchining biometrik ma'lumotlarini o'lchash;
  
• 
  informatsion (o'zgarmas) biometrik xususiyatlarni ajratib olish;
  
• 
  neyroset biometrik foydalanuvchi standartini yaratish;
  
• 
  NS asosida hal qiluvchi qoidani amalga oshirish.
  

Shuni ta'kidlash два блока обработки kerakki, axborotni qayta ishlashning dastlabki ikkita bloki biometrik tizimning ishlash rejimidan qat'i nazar, bir xil algoritmlarga muvofiq ishlaydi. Tizimning ishlash tartibi (o'qitish yoki identifikatsiya qilish / autentifikatsiya qilish) foydalanuvchilarning axborot xususiyatlarining tanlangan vektorlari bilan amalga oshiriladigan operatsiyalar to'plamini belgilaydi
V^(r) =( V₁^(r) V₂^(r) ….V_m^(r))^T.
O'quv rejimida v(^r), (r \ u003d 1, 2, R) xususiyat vektorlari foydalanuvchilarning (sinflarning) biometrik standartlarini shakllantiradigan o'qitish va sozlash qoidalari blokiga kiradi. Foydalanuvchilarning biometrik tasvirlari sezilarli o'zgaruvchanlikka ega bo'lganligi sababli, biometrik standartlarni shakllantirish uchun har bir tasvirni amalga oshirishning bir nechta misollari talab qilinadi.
В Identifikatsiya (autentifikatsiya) rejimida taqdim etilgan rasmdan olingan v xususiyat vektorihal qiluvchi qoida bilan biometrik standart bilan taqqoslanadi. Agar taqdim etilgan vektor biometrik standartga yaqin bo'lsa, ijobiy autentifikatsiya qarori qabul qilinadi. Taqdim etilgan vektor va uning biometrik standarti o'rtasidagi sezilarli farqlar bilan foydalanuvchi autentifikatsiyani rad etish to'g'risida qaror qabul qilinadi. Ba'zi hollarda foydalanuvchiga qayta autentifikatsiya qilishga urinish berilishi mumkin.
Keling, shaxsning hal qiluvchi qoidasi va biometrik standarti sifatida ishlatiladigan NSni qurish va o'qitish tartibi haqida batafsilroq to'xtalamiz.
Shaklda. 2.7 eng keng tarqalgan NS sxemasiga misol - uch qavatli perceptron.
Ushbu tarmoq uchta neyron qatlamini o'z ichiga oladi: kirish qatlamlari, unga xususiyatlar vektorining tarkibiy qismlari beriladi V - sof tarqatish funktsiyalarini bajaradi; yashirin qatlam - koordinatalarning chiziqli bo'lmagan o'zgarishini amalga oshiradi V₁ , V₂ , ......v_m ba'zi qiymatlarga Z_l , Z₂,..., Z_N-yashirin qatlam neyronlarining chiqishi; chiqish qatlami-chiqish reaktsiyalarining vektorini hosil