Tablisa 2 - Rivojlantirish

Tablisa 2
Arxitektura glubokoy neyronnoy seti
Nazvanie sloya
|
Razmer filtra
|
Vxodnoy razmer, (shirina, piks) × (visota, piks) × (kolichestvo filtrov)
|
Vixodnoy razmer, (shirina, piks) × (visota, piks) × (kolichestvo filtrov)
|
Input
|
–
|
32×32×3
|
32×32×3
|
Conv 1
Activation ReLu 1
BatchNorm 1
|
3×3
–
–
|
32×32×3
32×32×16
32×32×16
|
32×32×16
32×32×16
32×32×16
|
Conv 2
Activation ReLu 2
BatchNorm 2
|
3×3
–
–
|
32×32×16
32×32×16
32×32×16
|
32×32×16
32×32×16
32×32×16
|
MaxPooling 1
|
2×2
|
32×32×16
|
16×16×16
|
Dropout 1
|
–
|
16×16×16
|
16×16×16
|
Conv 3
Activation ReLu 3
BatchNorm 3
|
3×3
–
–
|
16×16×16
16×16×32
16×16×32
|
16×16×32
16×16×32
16×16×32
|
Conv 4
Activation ReLu 4
BatchNorm 4
|
3×3
–
–
|
16×16×32
16×16×32
16×16×32
|
16×16×32
16×16×32
16×16×32
|
MaxPooling 2
|
2×2
|
16×16×32
|
8×8×32
|
Dropout 2
|
–
|
8×8×32
|
8×8×32
|
Flaten
|
–
|
8×8×32
|
2048
|
Dense Activation ReLu 5
BatchNorm 5
|
–
–
–
|
2048
64
64
|
64
64
64
|
Dropout 3
|
–
|
64
|
64
|
Dense FC-64
|
–
–
|
64
2
|
2
2
|
V chetvertoy glave dissertasii «Programmnoe obespechenie i ego primenenie v prakticheskix zadachax», posvyashena programmnomu kompleksu viyavleniya lojnix vxodnix dannix v biometricheskix sistemax identifikasii lichnosti na osnove izobrajeniy lis i ego primeneniyu v prakticheskix zadachax, v kotorix obshaya sxema predstavleni programmniy kompleks dlya opredeleniya nastoyashego ili poddelnogo lisa cheloveka, vxodyashego v sistemi biometricheskoy identifikasii, parametricheski-funksionalnie vozmojnosti, realnie i poddelnie lisa, rezultati eksperimentalnix issledovaniy prakticheskix voprosov, poluchennie na osnove sushestvuyushix mejdunarodnix i razrabotannix baz dannix.
V paragrafe 4.1 predstavleni instrumenti, programmnie moduli i sxema svyazey mejdu nimi (ris. 5), ispolzovannie pri razrabotke programmnogo kompleksa, sozdannogo na osnove modeley, metodov i algoritmov obnarujeniya lojnix atak, osnovannix na izobrajeniya lis i videozapisyam, kotorie imeyutsya i predlojeni v rabote.
Ris. 5. Moduli programmnogo kompleksa
V paragrafe 4.2 opisano eksperimentalnoe issledovanie predlojennix algoritmov, v kotorom dlya osenki effektivnosti predlojennix algoritmov i modeley v ramkax dissertasii privedeni dannie o bazi bannix, s selyu
polucheniya maksimalno priblijennix k realnim usloviyam, bilo sozdana baza dannix lis iz 20 respondentov laboratorii «Obrabotka dannix» razlichnimi 20-25-sekundnimi videorolikami i izobrajeniyami lis. Eksperimentalnie issledovaniya provodilis na kompyutere s prosessorom Core i9-10900K, 64 GB operativnoy pamyati, videokartoy NVIDIA GeForce RTX 3090 (24 GB), v kotorom dlya realizasii i vnedrenie modeli neyronnix setey ispolzovalis freymvorki glubokogo obuchenie Keras i Tensorflow, a takje sredstva NVIDIA CUDA. Poluchennie rezultati predstavleni v vide tablis i grafikov. Eksperimenti provodilis s bazami dannix CASIA FASD, NUAA PI DB, CelebA-Spoof i chastnix baz dannix LABDPS, i na etoy baze dannix bili smodelirovani razlichnie ataki s podmenoy lisa. Baza dannix NUAA PI bila sozdana dlya provedeniya eksperimentov protiv lojnix atak i predostavlyaetsya avtoram putem otpravki anketi. Baza dannix NUAA PI soderjit izobrajeniya
15 respondentov. Baza dannix razbita na tri seansa i raznie usloviya osvesheniya. V prosesse obucheniya neyronnaya set podstraivaet vesa takim obrazom, chtobi minimizirovat empiricheskiy risk – funksiyu kachestva, opisivayushuyu srednyuyu oshibku algoritma α na obuchayushey viborke, i opredelyaetsya sleduyushey formuloy:
Q a, X m 1 m
m i1
yi , y *(xi ) ,
gde y* : X → Y, otobrajayushee mnojestvo opisaniy ob'ektov X v mnojestvo vozmojnix otvetov Y, yavlyaetsya selevim otnosheniem, znacheniya kotorogo zatem izvestni obuchayushey (proverochnoy) viborke ob'ektov
X m x , y ,..., x , y razmera m; y , yˆ – funksiya oshibok, opisivayushaya
1 1 m m i
otklonenie otveta y = a(x) ot pravilnogo otveta yˆ y * x dlya proizvolnogo ob'ekta x∈X.
V kachestve funksii oshibok ispolzovalas entropiya poperechnogo
secheniya, kotoraya imeet sleduyushiy vid:
y , yˆ K
y* log( y ) .
Pri obuchenii detektora poddelnix lis v osnovnom ispolzovalis 3 bazi dannix, 75% ot obshego kolichestva izobrajeniy v etix bazax dannix ispolzovalis dlya obucheniya, a ostalnie 25% ispolzovalis dlya testirovaniya, a sootnoshenie ix klassov izobrajeniy predstavleno v tablise 4.1.
V paragrafe 4.3 predstavlena informasiya o realizasii programmnogo kompleksa, reshayushego takie prakticheskie zadachi, kak dvuxfaktornaya autentifikasiya dlya kontrolya dostupa v spesialnie pomesheniya i identifikasiya cheloveka po nastoyashim ili poddelnim chertam lisa. S ispolzovaniem programmnogo kompleksa bila reshena zadacha dvuxfaktornoy autentifikasii v kontrole dostupa k slujbe koordinasii i upravleniya tonnelnimi rabotami «Kamchik» Aksionernogo obshestva «Uzbekiston temir yullari» i v deyatelnosti Glavnogo upravleniya razvitiya i sifrovizasii logistiki Aksionernogo obshestva «Uzbekiston temir yullari» v kontrole
dostupa i vixoda sotrudnikov v spesialnie pomesheniya, ispolzovannoe v reshenii, i poluchennie rezultati privedeni v tablise nije.
|