Отрывок: В противном случае – разным. В процессе принятия решений могут возникать ошибки ложного доступа (FAR – False Acceptance Rate – система предоставляет доступ персоне без пра- ва доступа) и ошибки ложного отказа (FRR – False Rejection Rate – доступ запрещён пользователю, у ко- торого есть право доступа). В данном исследовании анализируются ошибки классификации зарегистри- рованного пользоват...
Название : | Применение легковесной сиамской нейросети для формирования вектора признаков в системе васкулярной аутентификации |
Другие названия : | Using a lightweight Siamese neural network for generating a feature vector in a vascular authentication system |
Авторы/Редакторы : | Прозоров, Д.Е. Земцов, А.В. |
Ключевые слова : | биометрическая аутентификация обработка изображений дескрипторы изображений искусственная нейронная сеть сиамская нейронная сеть |
Дата публикации : | Июн-2023 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет |
Библиографическое описание : | Прозоров, Д.Е. Применение легковесной сиамской нейросети для формирования вектора признаков в системе васкулярной аутентификации / Д.Е. Прозоров, А.В. Земцов // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 3. – С. 433-441. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1204. |
Серия/номер : | 47;3 |
Аннотация : | В статье анализируется возможность использования сиамской сверточной нейросети для решения задачи васкулярной аутентификации на встраиваемой аппаратной платформе с ограниченными вычислительными ресурсами (Orange Pi One). Выполнен краткий обзор современных методов вычисления векторов признаков изображений, применяемых в задачах классификации, сравнения или поиска изображений по контенту: на основе вариационных рядов (гистограмм), локальных дескрипторов, дескрипторов особых точек, дескрипторов на основе хэш-функций, нейросетевых дескрипторов. Предложена архитектура биометрической системы аутентификации по изображениям ладоней в видимом и ближнем ИК-спектрах на основе сиамской сверточной нейросети. Разработанное программное решение позволяет использовать сиамскую нейросеть в режимах «полная сеть» (используются оба симметричных канала нейросети) и «половина нейросети» (используется только один канал) для сокращения времени сравнения векторов биометрических данных зарегистрированных пользователей биометрической системы аутентификации. Показаны преимущества нейросетевых признаков, заключающиеся в универсальности, масштабируемости и конкурентоспособности, в том числе на встраиваемых аппаратно-программных решениях с ограниченными вычислительными ресурсами при отсутствии графических ускорителей. Исследования показали возможность повышения качества классификации изображений ладоней с 0,929 до 0,968 по метрике «overall accuracy» при использовании сиамской нейросети вместо метода перцептивного хэширования при сопоставимом времени определения зарегистрированной в биометрической системе аутентификации персоны. В экспериментах осуществлялся поиск по базе данных из 2000 изображений для 400 персон. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1204 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Primenenie-legkovesnoi-siamskoi-neiroseti-dlya-formirovaniya-vektora-priznakov-v-sisteme-vaskulyarnoi-autentifikacii-103217 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20230424\103217 |
ГРНТИ: | 28.23.37 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2023_47_3_433-441.pdf | Основная статья | 903.51 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.