згорткові нейронні мережі (CNN)

АДАПТИВНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПІДХОДУ МЕТАНАВЧАННЯ ДЛЯ ДИНАМІЧНИХ СЕРЕДОВИЩ

Системам розпізнавання об’єктів часто важко підтримувати точність у динамічних середовищах через такі проблеми, як варіації освітлення, оклюзії та обмежені навчальні дані. Традиційні згорточні нейронні мережі (CNN) вимагають великих маркованих наборів даних і не здатні адаптуватися до нових умов. Це дослідження спрямоване на розробку адаптивної системи розпізнавання об’єктів, яка покращує узагальнення моделі та швидку адаптацію в мінливих середовищах.

Метод ідентифікації відбитків пальців на основі згорткових нейронних мереж

Запропоновано передовий метод ідентифікації відбитків пальців, оснований на технології згорткових нейронних мереж (CNN). У роботі детально описано процес роз- роблення та впровадження спеціалізованої архітектури CNN для виявлення і верифіка- ції автентичності відбитків пальців. Використання комплексного набору даних Socofing дало змогу глибоко проаналізувати здатність моделі розрізняти справжні та імітовані відбитки пальців. Точність моделі вражає – до 98,964 %.