Сиамдық нейрондық желілердің көмегімен Бет-әлпетті тану (Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies, 2025)
Бет-әлпетті тану технологияларын дамыту тиімді идентификация әдістеріне деген сұраныстың өсуіне байланысты аса өзекті болып отыр. Дәстүрлі әдістер жарықтандыру жағдайларының, позаның және бет-әлпет өрнектерінің өзгеруіне байланысты жиі қиындықтарға тап болып, нақты сценарийлерде қолдану мүмкіндігін шектейді. Терең оқытудың соңғы жетістіктері, әсіресе конволюциялық нейрондық желілер (CNN), эталондық деректер жинақтарында өнімділікті айтарлықтай жақсартты. CNN-нің мамандандырылған класы болып табылатын сиамдық нейрондық желілер бет-әлпетті тануда перспективалық шешім ретінде танылып, ерекшеліктерді көрсету мен ұқсастық метрикаларын үйренудегі ерекше қабілетін көрсетті. Бұл зерттеу сиамдық нейрондық желілердің әртүрлі деректер жиынтықтары мен нақты уақыттағы сценарийлердегі бет-әлпетті танудағы тиімділігін қатаң бағалауға бағытталған. Бет-әлпетті тануға арналған үш түрлі деректер жинағын пайдалана отырып, зерттеу желінің күрделі жағдайларда дәлдігі мен тұрақтылығын, сондай-ақ нақты уақытта ұқсас және ұқсас емес беттерді ажырату қабілетін бағалайды. Нәтижелер сиамдық нейрондық желілердің позаның, жарықтың және өрнектердің өзгеруіне төтеп бере отырып, бет-әлпетті тану тапсырмаларындағы тиімділігін көрсетеді. Бұл зерттеу сиамдық нейрондық желілердің бет-әлпетті тану технологиясын дамытудағы әлеуетін тереңірек түсінуге ықпал етіп, олардың практикалық қолданылуы туралы құнды ақпарат береді.
Keywords: бет-әлпетті тану; сиамдық нейрондық желілер; терең оқыту; конволюциялық нейрондық желілер; ерекшеліктерді табу; ұқсастық метрикасы; өнімділікті бағалау