Мавзу: шахс образларини таниб олиш вазифасини белгилаш

5-Маъруза
Мавзу: шахс образларини таниб олиш вазифасини белгилаш.

Режа:
1. Ҳал қилувчи қоидани қуриш

2. Нақшни аниқлаш муаммоси баёноти.
Ҳал қилувчи қоидани қуриш
Келинг, ҳар қандай биометрик тизимнинг асосий функцияларига яна бир бор қайтайлик (расм. 2.2). Шу билан бирга, биз атайлаб Фойдаланувчининг биометрик параметрларини ўлчаш ва унинг идентификаторини (биометрик шаблон) қуриш функциялари ҳақида тўхталмаймиз, чунки бу функциялар жуда аниқ ва инсоннинг ўзига хос биометрик хусусиятларига (юз тасвири, бармоқ изи ва бошқалар) боғланган.).
Биометрик тизимнинг ўзгармас қисмини тан олиш ва қарор қабул қилиш функциялари учун масъул модуллар егаллайди. Биз фойдаланувчи биометрик тасвир баъзи вектор в томонидан тақдим етилади ,деб тахмин қилади = (В1, В2,...ВМ) аниқлаш учун ишлатиладиган ахборот хусусиятлари. Кейин шахсни таниб олиш вазифаси ушбу векторни тизимга "маълум" синфлардан бирига тайинлаш учун қисқартирилади. Муваффақиятли таснифлашда тизим фойдаланувчини" танийди" ва administrator томонидан олдиндан белгиланган амални бажаради: ахборот ресурсларига киришга имкон беради, қўриқланадиган хонага ешикни очади ва ҳоказо.
Шахсни таниб олиш тизимини қуришнинг дастлабки босқичи машғулот босқичидир. Ушбу босқичда у амалга оширилади:
- синфлар луғатини шакллантириш-шахсни аниқлаш тизими учун синфлар унинг фойдаланувчилари ҳисобланади. Шу билан бирга, тизим фойдаланувчи рўйхатдан ўтган ва ўзининг ноёб идентификация рақами (ИД) ёки синф ёрлиғини яратган пайтда ўз синф луғатини яратади (янгилайди) ;
ўқув кузатувларини ўтказиш-синф луғатини янгилаш орқали тизим янги фойдаланувчи (синф) мавжудлиги ҳақида аллақачон "билади", лекин унинг параметрларини "билмайди". Ушбу маълумотни олиш учун тизим қизиқиш параметрларини бир неча marta ўлчайди (бирдан бир неча мартагача).
Масалан, одамни қўл билан таниб олишда фойдаланувчи тизимни "ўргатиш" учун қўлини бир неча marta тақдим етади. Шу билан бирга, у маълумотлар матрицаси ёки ўқув намунаси деб аталадиган таниб олиш қурилмаси ичида шаклланади (янгиланади). Ушбу матрицанинг қаторлари хусусият векторлари ва биринчи устун синф ёрлиғи. Таниб олиш тизимига маълум бўлган барча синфлар учун матрицалар тўплами унинг умумий маълумотлар базасини ташкил қилади. Айнан ундан хусусият майдонини оптималлаштириш учун маълумот олинади; айнан шу пайтдан бошлаб тизим фойдаланувчини "таниб олиш" имкониятига ега;
- синф стандартларини яратиш-тизим архивида сақланадиган синфларнинг маълумот тавсифларини олиш учун турли хил усуллар қўлланилади: статистик, таркибий, мантиқий нейрон тармоқлари ва бошқалар. Синфнинг мос ёзувлар тавсифининг енг оддий мисоли-бу ҳар бир компонент мос келадиган хусусиятнинг ўртача ўлчов қийматини ифодаловчи хусусият вектори.
Киритилган биометрик тасвирни ҳақиқий таниб олиш босқичида қўлланиладиган алгоритмларнинг аксарияти қуйидаги ёндашувларга асосланади: standart, дискриминант ва синтактик (ёки лингвистик) ёндашувлар билан таққослаш.
Бу ҳолда Recognition тан объект тўғридан-тўғри таққослаш учун камаяди, бир хусусияти вектор В сифатида вакили, синф стандартлари билан, тегишли хусусияти вектор Вж сифатида вакили, (ж = 1,2,...М). Тан олинган объектнинг маълум бир синфга тегишли еканлиги тўғрисида қарор тан олинган объектнинг яқинлигини (ёки ўхшашлигини) таққослаш йўли билан қабул қилинади. ҳар бир синф билан бир объект. Шу билан бирга, агар ушбу объект ва маълум бир синфнинг танланган яқинлик ўлчови ушбу объектнинг бошқа барча синфлар билан яқинлик ўлчовидан ошса ва маълум бир белгиланган й сонидан ошса, у ҳолда объектнинг тегишли еканлиги тўғрисида қарор қабул қилинади.бу синф.
Шу билан бирга, агар ушбу объект ва маълум бир синфнинг танланган яқинлик ўлчови ушбу объектнинг бошқа барча синфлар билан яқинлик ўлчовидан ошса ва маълум бир белгиланган й сонидан ошса, у ҳолда объектнинг тегишли еканлиги тўғрисида қарор қабул қилинади.бу синф. Агар яқинлик ўлчови рақамдан ошмаса.ҳар қандай синф учун individual, кейин тан олинган объект тегишли бўлган таниб олиш тизимининг маълумотлар базасида синф йўқлиги тўғрисида қарор қабул қилинади.
Сонини ўзгартириб, сиз идентификация тизимининг "қатъийлигини" созлашингиз мумкин. Таниб олиш тизимлари назариясида бу рақам қарор чегараси деб аталади.
Яқинлик ўлчови сифатида қуйидагилардан фойдаланиш мумкин:
жуфт корреляция коеффициенти;
Bayes усули асосида еҳтимолий тахминлар;
hemming яқинлик ўлчови;
Евклид масофаси ва бошқалар.
Объектнинг барча маълум синфларга яқинлик ўлчовларини ҳисоблаш ва екстремумни қўллаш орқали биз идентификация тизимини оламиз ва тизимга номаълум хусусият вектори ва киритилган парол (ИД) билан белгиланадиган синфнинг маълумотнома тавсифи ўртасидаги яқинлик ўлчовини ҳисоблаб чиқамиз, биз текшириш тизимини ўрганамиз.
2. Статистик ечимлар назариясида ишлаб чиқилган дискриминант ёндашув универсалдир ва махсус ҳолат сифатида standart билан таққослаш усулини ўз ичига олади.
Ушбу ёндашувнинг моҳияти қуйидагича. Ҳар бир вектор учун Й = (В1 В2,...Вм) Т м-ўлчовли хусусияти космосда маълум бир нуқтага мос келади. Агар М синфлари мавжуд бўлса
вазиятлар:
а) тан олинган объектларнинг синфлари чизиқли равишда ажратилади, яъни ажратиш функциялари чизиқли шаклга ега

бу ерда виж ва Сг баъзи доимий коеффициентлар ва синфларни ажратиш Қ1, Қ2,..., ҚМ тегишли танланган м гиперпланлар ёрдамида амалга оширилади.

Енг оддий ҳолатда (т = 2 учун) ҳал қилувчи қоидани синтез қилиш муаммоси самолётда таниқли объектларнинг "ўз 1", "ўз 2", "бегона" синфларини енг яхши ажратадиган чизиқлар чизиш учун камаяди (анжир. 2.4, а);
б) тан олинган объектлар синфлари чизиқли бўлмаган ажратиш функциялари ёрдамида ажратилади. Масалан, шаклнинг полином функциялари ажратувчи функциялар сифатида қабул қилиниши мумкин

қаерда виж (1), виж(2), виж(3) ва Cи чизиқли бўлмаган гиперсурфалар ёрдамида в ўлчовли хусусият майдонида кўрсатилган синфларнинг ажратилишини таъминлайдиган тарзда танланган доимий коеффициентлардир (мисол учун т = 2 сек. 2.4, б);
c) тан олинган объектларнинг синфлари" аниқ " ажратилмайди, яъни. улар кесишади (анжир. 2.4, c). Ушбу енг қийин (лекин амалиёт учун енг типик) ҳолатда, ажратувчи функцияларнинг ҳар қандай танлови ва ҳал қилувчи қоида билан, тан олинган объектни "таниб олмаслик" еҳтимоли мавжуд. ФРР (1-турдаги хато) ва "нотўғри таниб олиш" еҳтимоли узоқ (2-турдаги хато). Таниб олиш хатоларига шовқин ҳам таъсир қилади (ўлчов шовқини

Агар вектор п(Y/Qj) тарқатиш зичлиги, (ж = 1, 2, ...М) олдиндан номаълум, кейин ажратувчи функциялар Фи(В) ёрдамида аниқ ўрнатилиши мумкин М параметрлар-оғирликлар:
F,(\) = F_i(V, W₁ , W₂,...,W_M), (2.4)
ва ҳал қилувчи қоида қурилиш вазифалари Фи тури танлаш учун қайноқ пастга(в) ва параметрларни танлаш-оғирликлари, бундай Ҳйперсурфаcес Фж мақбул аниқлик билан(v) биометрик хусусиятлари т-ўлчовли фазода ажратиш мумкин, деб "уларнинг" фойдаланувчилар м дарслари, ташқари "бегоналар".
Тарқатиш параметрлари п(В/QJ) маълум бўлса, у Fj Ҳйперсурфаcес қачон параметрик усуллари фойдаланиш тавсия етилади, (V) таълим намуна маълумотлар асосида қурилган

фойдаланувчи рўйхатдан ўтган ва унинг ноёб идентификация рақами (ИД) ёки синф ёрлиғини яратган пайтда унинг синф луғатини яратади (янгилайди) ;

ўқув кузатувларини ўтказиш-синф луғатини янгилаш орқали тизим янги фойдаланувчи (синф) мавжудлиги ҳақида аллақачон "билади", лекин унинг параметрларини "билмайди". Ушбу маълумотни олиш учун тизим қизиқиш параметрларини бир неча marta ўлчайди (бирдан бир неча мартагача).
Масалан, одамни қўл билан таниб олишда фойдаланувчи тизимни "ўргатиш" учун қўлини бир неча marta тақдим етади. Шу билан бирга, у маълумотлар матрицаси ёки ўқув намунаси деб аталадиган таниб олиш қурилмаси ичида шаклланади (янгиланади). Ушбу матрицанинг қаторлари хусусият векторлари ва биринчи устун синф ёрлиғи. Таниб олиш тизимига маълум бўлган барча синфлар учун матрицалар тўплами унинг умумий маълумотлар базасини ташкил қилади. Айнан ундан хусусият майдонини оптималлаштириш учун маълумот олинади; айнан шу пайтдан бошлаб тизим фойдаланувчини "таниб олиш" имкониятига ега;
- синф стандартларини яратиш-тизим архивида сақланадиган синфларнинг маълумот тавсифларини олиш учун турли хил усуллар қўлланилади: статистик, таркибий, мантиқий нейрон тармоқлари ва бошқалар. Синфнинг мос ёзувлар тавсифининг енг оддий мисоли хусусият вектори бўлиб, унинг ҳар бир компоненти тегишли хусусият ўлчовларининг ўртача қийматини ифодалайди.
Киритилган биометрик тасвирни ҳақиқий таниб олиш босқичида қўлланиладиган алгоритмларнинг аксарияти қуйидаги ёндашувларга асосланади: standart, дискриминант ва синтактик (ёки лингвистик) ёндашувлар билан таққослаш