KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQNING YUZNI ANIQLASHDAGI SAMARADORLIGI

Abstract

Ushbu maqolada yangi taklif qilingan Konvolyutsion Neyron Tarmoq (CNN) modelining samaradorligi uchta mashhur tasvirni aniqlash usullari – Asosiy Komponentlar Tahlili (PCA), Mahalliy Ikkilik Naqsh Gistogrammalari (LBPH) va K-Eng Yaqin Qoshni (KNN) bilan solishtirilib sinovdan otkazildi. Tajribalarimizda PCA, LBPH, KNN va taklif etilgan CNN usullarining umumiy aniqlash darajasi korsatib berildi. Barcha tajribalar ORL malumotlar bazasida amalga oshirildi va olingan natijalar taqdim etilib, baholandi. Ushbu yuz malumotlari bazasi 400 ta turli subyektni (40 ta sinf, har bir sinf uchun 10 ta tasvir) oz ichiga oladi. Tajriba natijalari shuni korsatdiki, LBPH usuli PCA va KNN ga nisbatan ancha yaxshi natijalarni taminlaydi. ORL malumotlar bazasidagi ushbu tajriba natijalari taklif qilingan usulning yuzni aniqlashdagi samaradorligini isbotladi. Taklif etilgan CNN modelida biz 98,3 foizga yetgan eng yuqori aniqlash darajasini qolga kiritdik. CNN ga asoslangan ushbu yangi yondashuv zamonaviy usullardan ustun ekanligini namoyish etdi.