+تېما يوللاش
all_kiss يوللانغان ۋاقتى:2019-9-12 11:54 1650 قېتىم كۆرۈلدى 1 ئىنكاس يېزىلدى
مەلۇم قەۋەتكە يۆتكىلىش
تۆنۈگۈن ئېلان قىلىنغان iPhone 11 دە داۋاملىق Face ID چىراي تونۇش ئىقتىدارى ياخشىلىنىپ، بارماق ئىزى تونۇش ئىقتىدارى ئەمەلدى قالدۇرۇلدى.
ئالما شىركىتى نېمىشقا دۆلىتىمىز يانفونلىرىدا كەڭ كۆلەمدە ئىشلىتىلىۋاتقان بارماق ئىزى تونۇش ئىقتىدارىنى تاشلىۋېتىپ، چىراي تونۇش ئىقتىدارىنى كۈچەپ تەرەققىي قىلدۇرىدۇ؟
ئېكرانغا سەتلەشتۈرۈپ ماڭلاي چىقىرىشىتىكى سەۋەبمۇ دەل چىراي تونۇش ئىقتىدارىغا مۇناسىۋەتلىك سېنزورلارنى ئورۇنلاشتۇرۇش. شۇڭا باشقا يانفوندەك تامچە ئېكران، تۈشۈك ئېكران قىلمىغان. ئايفوننىڭ ماڭلىيدا بىر تاللا كامېرا يوق.

723833107acd4bcaafc4621ef6c9e1a9.jpeg

ئالما Face ID چىراي تونۇش سىستېمىسىدا ئىنفىرا قىزىل نۇر ئارقىلىق ئادەم چىرايىنى سىكانېرلاپ، 3D مودېل ھاسىل قىلىپ ئاندىن تونۇيدۇ. باشقا يانفوندەك بىر پارچە رەسىمگە تارتىپلا رەسىمنى تونۇمايدۇ. شۇڭا ئالما يانفوندا قاراڭغۇدىمۇ چىراي تونۇيدۇ، سۈرئىتى تېز، بىخەتەرلىكى يۇقىرى.
باشقا يانفونلار ئالمىنى دوراپ چىراي تونۇش ئىقتىدارىنى چىقارغان بولسىمۇ ئىككىسى تامامەن ئوخشىمايدىغان ئىككى ئىش.

6d5537dfd11847c19e54043f4b0ff69f.jpeg

يانفوننىڭ بارماق ئىزى تونۇشنى باشقىلارنىڭ يىشىۋېتىش نىسبىتى 50000/1  ، ئالما Face ID چىراي تونۇشنى يىشىۋېتىش نىسبىتى 1000000/1 ؛ دېمەك ئالما Face ID نىڭ بىخەتەرلىكى بارماق ئىزى تونۇشتىن زور دەرىجىدە ھالقىپ كەتكەن.
بۇ قېتىمقى ئالما 11 گە A13 مەركىزى بىر تەرەپ قىلغۇچ سەپلەنگەن، بۇ مەركىزى بىر تەرەپ قىلغۇچنىڭ سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارى يۇقىرى كۆتۈرۈلگەن؛ كەينىدىكى ئۈچ كامېرادا تارتىلغان رەسىمنى چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ئىقتىدارى ئارقىلىق بىرلەشتۈرىدۇ.

13bf12ae2fe14fa4963ede99932e2e9c.jpg

ئۇنداقتا چىراي پەرقلەندۈرۈش دېگەن نېمە؟  چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش دېگەن نېمە؟  بۇ ئىككىسىنىڭ بىرىكىشى قانداق تەسىر پەيدا قىلىدۇ؟


       چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىشنىڭ ئاساسى
چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش بولسا ماشىنىلىق ئۆگىنىشتىكى بىر ئۆلچەملىك فورما، تېخىمۇ توغرا ئېيتقاندا، ئۇنىڭ ئىچىدىكى بىر ئالگورىزىم (ھېسابلاش ئۇسۇلى). چوڭقۇر ئۆگىنىش ئەڭ زور دەرىجىدە ئادەم مېڭىسى ئۇقۇمى ۋە نېرۋا ئارىسىدىكى ئۆز-ئارا ئالاقىگە تايىنىدۇ. توردىن « چوڭقۇر ئۆگىنىش دېگەن نېمە» دەپ ئىزدىگەندە، ئەينى چاغدىكى مۇناسىۋەتلىك قىزىق نۇقتىلىق سۆزلەرنىڭ ھازىرقىدىن زور پەرقلىنىدىغانلىقىنى بىلگىلى بولىدۇ.  بۇنداق ئەھۋالنىڭ يۈز بېرىشىنىڭ سەۋەبى نېمە؟  ئەمەلىيەتتە، « چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش» دېگەن بۇ ئاتالغۇ ئەڭ دەسلەپتە 19-ئەسىرنىڭ 80-يىللىرىدا پەيدا بولغان، ئەمما 2012-يىلىغا كەلگەندىلا كىشىلەر بۇ تېخنىكىنى ئىشلىتىشكە يېتەرلىك ئىقتىدارغا ئىگە بولغان ھەمدە بارا-بارا ئۇنىڭغا دىققەت قىلىشقا باشلىغان.  2012-يىلى نېمە ئىش يۈز بەردى؟  شۇ يىلى، دار (Dahl) رەھبەرلىكىدىكى بىر ئەترەت كۆپ ۋەزىپىلىك چوڭقۇر نېرۋا تورى ئارقىلىق بىر خىل دورىنىڭ بىئولوگىيىلىك مولېكۇلا نىشانىنى ئالدىن مۆلچەرلەپ، مېك مولېكۇلا پائالىيىتى رىقابەت مۇسابىقىسىدە يېڭىپ چىقتى.  بۇ ئاممىۋى تاراتقۇلارنىڭ دىققىتىنى قوزغىدى، شۇڭا باشقا نۇرغۇن تەتقىقاتچىلار ۋە ئاچقۇچىلارمۇ بۇنىڭ بىلەن ھەمكارلىشىشقا باشلىدى.  داڭلىق ئالىملار ئىلىم-پەن ژورنىلىدا بىر قاتار ماقالىلەرنى ئېلان قىلغاندىن كېيىن، بۇ تېخنىكا كەڭ تارقالدى.

4a7e2f9eb1404056ada74790e9ae8196.jpg

بۈگۈنكى كۈندە، ئۇنىڭ ھەر خىل قوللىنىشچانلىقى بار بولۇپ، بۇنىڭ ئىچىدە چىراي پەرق ئېتىش مۇھىم ئورۇننى ئىگىلەيدۇ.  ئالدى بىلەن، چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش جانلىقلار ئالاھىدىلىكىنى پەرقلەندۈرۈش يۇمشاق دېتالى بەرپا قىلىشقا ياردەم بېرىدۇ، بۇ يۇمشاق دېتال مۇستەقىل پەرق ئېتەلەيدۇ ياكى ئىسپاتلىيالايدۇ.  بۇلارنىڭ ھەممىسى دىمەككى چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ئۇسۇلى غايەت زور چىراي تونۇش ئۇچۇرلىرى توپلىمى بەرپا قىلىشقا ئىشلىتىلىدۇ ، ھەر خىل تىپتىكى كىچىك رەسىملەرنى تونۇپ، زامانىۋى مودېللارنى ئاۋۋال ھەرىكەتلەندۈرۈپ، ئۇنىڭدىن كېيىن ھەتتا ئىنسانلارنىڭ چىراي پەرق ئېتىش ئىقتىدارىدىن ھالقىپ كېتىدۇ.

fc543670b2764debbf985d6cb6ba2efc.jpg

        چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش قانداق ئېلىپ بېرىلىدۇ؟
   چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش سىستېمىسى ئادەم مېڭىسى يېڭى پوستلاق نېرۋا تورى مودېلىغا ئاساسەن، ئۇ يەردە تېخىمۇ يۇقىرى قاتلاملىق تونۇش پەيدا قىلىدۇ .  چوڭ مېڭىدە نېۋرون بولسا ئېلېكترون ياكى خىمىيىلىك ئۇچۇرلارنى يەتكۈزىدىغان ھۈجەيرە.  نېۋرون بىلەن باشقا نېۋرونلار تۇتاشقان ۋاقىتتا نېرۋا تورى شەكىللىنىدۇ.  ماشىنىدا نېۋرون مەۋھۇم بولىدۇ يەنى ئاساسىي جەھەتتىن قايتىشچان كود ئورنىنى سىتاتسىكىلاپ چىقىدۇ .  يېتەرلىك مەۋھۇم نېۋروننى بىر يەرگە يىغسىلا بىر مەۋھۇم نېرۋا تورىغا ئېرىشكىلى بولىدۇ.  
ئەنئەنىۋى سىزىقلىق ماشىنا بىلەن ھېسابلاش ئۇسۇلىغا ئوخشىمايدىغان يىرى، چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى بىر مۇرەككەپلىك ۋە ئابستراكتلىق دەرىجىسى ئۈزلۈكسىز ئېشىۋاتقان قاتلام قۇرۇلمىسىدا.  چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىشنى چۈشىنىش ئۈچۈن، ئوقۇرمەنلەر ئەمدىلا ئايىغى چىققان بىر بالىنىڭ تۇنجى ئۈگەنگەن سۆزى  << ئىت >> ئىكەنلىكىنى تەسەۋۋۇر قىلالايدۇ.  بالا جىسىملارغا قاراش ئارقىلىق« ئىت» دېگەن سۆزنى ئېيتىپ، نېمىنىڭ ئىت ئىكەنلىكىنى ياكى نېمىنىڭ ئىت ئەمەسلىكىنى ئۆگىنىدۇ.  ئاتا-ئانىلار: « شۇنداق، ئۇ بىر ئىت» ياكى« ياق، ئۇ بىر ئىت ئەمەس» دەپ ھۆكۈم قىلىپ بېرىدۇ .  بالىلار نەرسىلەرنى ئۈزلۈكسىز كۆرسىتىش ئارقىلىق بارلىق ئىتلار ئىگە بولغان ئالاھىدىلىكلەرنى تېخىمۇ ياخشى چۈشىنىدۇ.  بالا ئەمەلىيەتتە ئۆزىنىڭ بىر قاتلاملىق قۇرۇلما بەرپا قىلىش ئارقىلىق بىر مۇرەككەپ ئابستراكت ئۇقۇم << ئىت >> ئۇقۇمىنى ئېنىقلاپ چىققانلىقىنى ھېس قىلمىدى.  بۇ قاتلاملىق قۇرۇلمىدا، ھەر بىر قاتلامدىكى ئابىستىراكىتلىق ئالدىنقى قاتلامدىكى بىلىمدىن پايدىلىنىپ بەرپا قىلىنغان.  
گەرچە كومپيۇتېرنىڭ ئوخشاش بولمىغان تىپى بولسىمۇ، لېكىن ئۇلارنىڭ باشتىن كەچۈرۈدىغان جەريان ئوخشاش بولىدۇ.  قاتلام قۇرۇلمىسىدىكى ھەر بىر ھېسابلاش ئۇسۇلى ئۇنىڭ كىرگۈزۈلۈشىگە نىسبەتەن سىزىقلىق بولمىغان ئالماشتۇرۇش قوللىنىدۇ ھەمدە ئۆگەنگەن مەزمۇنى ئارقىلىق بىر ستاتىستىكىلىق مودېل بەرپا قىلىپ ئۇنى چىقىرىش قىلىدۇ.  ئىتېراتۋلىق چىقىرىش تاكى قوبۇل قىلغىلى بولىدىغان ئېنىقلىق دەرىجىسىگە يەتكەندە ئاندىن توختايدۇ.  

چىراي تونۇشنىڭ ئاساسى  

b8bf0c12a6dc4f2ca7423ab4c4f0309f.jpg

بىز ئالدى بىلەن ئىنسانلارنىڭ باشقىلارنىڭ يۈزىنى قانداق تونۇيدىغانلىقىغا دىققەت قىلايلى.  چىراي ئىپادىسىنى پەرقلەندۈرۈشتە ئادەم مېڭىسى كەڭ دائىرىدە ۋە كۆپ خىل ئەزالىرىنىڭ قاتنىشىشىغا توغرا كەلگەچكە، چىراي سەزگۈسى ئىنتايىن مۇرەككەپ بولىدۇ.  مېڭە تەسۋىر ھاسىل قىلىش تەتقىقاتى ئادەتتە چېكە بۆلىكى موكا شەكىللىك قايتىش رايونىدا كۆپ مىقداردا ھەرىكەت بارلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ، موكا شەكىللىك قايتىش رايونى زەخمىلەنگەندە (بولۇپمۇ ئىككى تەرىپى زىيانغا ئۇچرىغاندا) چىراي تونۇماسلىق كېسىلى پەيدا قىلىدۇ.  كىشىلەر تۇغۇلغاندىن باشلاپلا چىرايىنى پەرقلەندۈرۈشنى ئۆگىنىۋالىدۇ، تۆت ئايلىق بولغاندا بىر ئادەم بىلەن يەنە بىر ئادەمنى ئېنىق پەرق ئېتەلەيدۇ.  
كىشىلەرنىڭ ئەڭ كۆڭۈل بۆلىدىغىنى كۆز، ياڭاق سۆڭىكى، بۇرۇن، ئېغىز، قاش ۋە تېرىنىڭ سۈپىتى ۋە رەڭگى.  شۇنىڭ بىلەن بىر ۋاقىتتا، بىزنىڭ چوڭ مېڭىمىز يۈز قىسمىنى بىر پۈتۈن گەۋدە سۈپىتىدە بىر تەرەپ قىلىدۇ، ھەتتا يېرىم چىراي ئارقىلىق بىر ئادەمنى پەرقلەندۈرگىلى بولىدۇ. چوڭ مېڭە ئۆزى ئېرىشكەن سۈرەت بىلەن ئىچكى قىسىمدىكى ئەسلىدە بار بولغان ئوتتۇرىچە ئەندىزىنى سېلىشتۇرۇپ، ئالاھىدىلىك پەرقىنى بايقاپ چىقىدۇ .  
چىراي سىستېمىسى قانداق مەشغۇلات قىلىدۇ؟
ئالدى بىلەن، چىراي پەرقلەندۈرۈش سىستېمىسى سۈرەت ئىچىدە ئادەم يۈزىنى تېپىشى ھەمدە مەزكۇر رايوننى گەۋدىلەندۈرۈشى كېرەك.  بۇنىڭ ئۈچۈن، يۇمشاق دېتال كۆپ خىل ھېسابلاش ئۇسۇلىنى ئىشلىتىشكە بولىدۇ: مەسىلەن، نىسبەتنى بېكىتىش ۋە تېرە رەڭگى ئوخشاشلىقى، سۈرەت ئىچىدىكى ئىزناسىنى تاللاش ۋە ئۇنىڭ چىراي دائىرىسى بىلەن سېلىشتۇرۇش، نېرۋا تورى ئىشلىتىپ سىممېترىك خاراكتېرلىك تاللاش.  ئەڭ ئۈنۈملۈك ئۇسۇل بولسا ھەر ۋاقىت Viola-Jones ئۇسۇلىنى ئىشلىتىش ، بۇ ئۇسۇل بولسىلا، ئادەم يۈزى 30 گىرادۇس ئايلانغان تەقدىردىمۇ، سىستېما چىراينى پەرق ئېتىپ چىقالايدۇ. بۇ ئۇسۇل Haar بەلگىسىنى ئاساس قىلىدۇ. Haar بەلگىسى بولسا شەكلى ھەر خىل رەڭسىز تىك تۆت تەرەپلىك ياپقۇچ.  ياپقۇچ سۈرەتنىڭ ئوخشاش بولمىغان قىسمىلىرىدا ئۈستمۇئۈست چۈشكەندە، ھېسابلاش ئۇسۇلى ياپقۇچنىڭ رەڭسىز قىسمى ئاستىدىكى سۈرەتنىڭ بارلىق پىكسېل يورۇقلۇقىنى قوشۇپ، ئاندىن بۇ قىممەت ئوتتۇرىسىدىكى پەرقنى ھېسابلاپ چىقىدۇ.  ئاندىن سىستېما نەتىجە بىلەن جۇغلانما سانلىق مەلۇماتنى سېلىشتۇرىدۇ ھەمدە سۈرەت ئىچىدىكى چىراينى بېكىتكەندىن كېيىن، داۋاملىق ئىز قوغلاپ ئەڭ ياخشى نۇقتا ۋە سۈرەت سۈپىتىنى تاللايدۇ.  شۇڭا ھەرىكەت ۋېكتورى مۆلچەر ھېسابلاش ئۇسۇلى ياكى باشقا مۇناسىۋەتلىك ھېسابلاش ئۇسۇللىرىنى ئىشلىتىشكە توغرا كېلىدۇ.
سىستېما ئەڭ مۇۋەپپەقىيەتلىك سۈرەتنى تاللىغاندىن كېيىن، چىراينى داۋاملىق پەرقلەندۈرىدۇ، ھەمدە ھازىرقى ئاساس بىلەن سېلىشتۇرىدۇ. ئۇنىڭ خىزمەت پىرىنسىپى رەسسامنىڭ رەسىم سىزىش پىرىنسىپى بىلەن ئوخشاش بولۇپ، ئادەم يۈزىدە شەخسىي ئالاھىدىلىكنى شەكىللەندۈرىدىغان پايدىلىنىش نۇقتىسىنى تاپقىلى بولىدۇ. ئادەتتە، پروگرامما تەخمىنەن 100 ئەتراپىدا مۇشۇنداق نۇقتىغا تەقسىم قىلىپ بېرىدۇ.  چىراي پەرقلەندۈرۈش پروگىراممىسى ئەڭ مۇھىم بولغان كۆز ئارىلىقى، بۇرۇن تۆشۈكىنىڭ كەڭلىكى، بۇرنىنىڭ ئۇزۇنلۇقى، ياڭاق سۆڭىكىنىڭ ئېگىزلىكى ۋە شەكلى، ئېڭەك كەڭلىكى، پېشانە ئېگىزلىكى ۋە باشقا پارامېتىرلارنى ئۆلچەپ چىقىدۇ.  ئاندىن، پروگرامما ئېرىشكەن سانلىق مەلۇمات بىلەن سانلىق مەلۇمات ئامبىرىدىكى ئىشلەتكىلى بولىدىغان سانلىق مەلۇماتلارنى سېلىشتۇرىدۇ، ئەگەر پارامېتىر بىردەك بولسا، بۇ ئادەمنىڭ چىرايى بىلەن بىردەك بولغان ئادەمنى پەرقلەندۈرگىلى بولىدۇ.

98367a9dde41498e9d50a499408d15be.jpg
رەسىمدە چىراي تەكشۈرۈشنىڭ ھالقىلىق باسقۇچى

تۆۋەندىكىسى چىراي پەرق ئېتىش جەريانىدىكى قەدەم باسقۇچ قىسقىچە بايانى، Stanz.Li ۋە Anilk Jain 2011-يىلى نەشىر قىلىنغان « چىراي پەرق ئېتىش قوللانمىسى» دىن ئېلىندى. چىراي پەرقلەندۈرۈش ئەمەلىيەتتە بىر قاتار ئۆزئارا باغلىنىشلىق بولغان باسقۇچ:
1. ئالدى بىلەن سۈرەتنى تەكشۈرۈش ھەمدە ئۇنىڭدىكى بارلىق ئادەم چىرايىنى تېپىپ چىقىش .
2. تەبىئىي بولمىغان ئايلىنىش ۋە ياخشى بولمىغان نۇرنىڭ كاشىلىسىنى چىقىرىپ تاشلاش كېرەك، ئاندىن ھەربىر چىرايغا مەركەزلىشىپ بۇنى بىر ئادەم دەپ ھۆكۈم قىلىش.
3.چىراي ئالاھىدىلىكىنى گەۋدىلەندۈرۈش ئارقىلىق، باشقىلار بىلەن پەرقلەندۈرۈش ، مەسىلەن، كۆزنىڭ چوڭ كىچىكلىكى، يۈز قىسمىنىڭ ئۇزۇنلۇقى قاتارلىقلار.  
4. بىر چىراينىڭ ئالاھىدىلىكى بىلەن باشقا چىراينى سېلىشتۇرۇش، شۇ ئارقىلىق ھەر بىر ئادەمنىڭ ئىسىم-فامىلىسىگە ھۆكۈم قىلىش.  
ئادەم مېڭىسى بۇ باسقۇچلارنى دەرھال ئاپتوماتىك تاماملىيالايدۇ. ئەمەلىيەتتە، ئادەم ئادەم چىرايىنى ناھايىتى ئوبدان تونۇيالايدۇ ۋە كۈندىلىك شەيئىلەر ئىچىدىن ئادەم يۈزىنى پەرق ئېتەلەيدۇ. نۆۋەتتىكى ئەھۋالدىن قارىغاندا، كومپيۇتېر بۇنداق يۇقىرى دەرىجىدە ئومۇملاشتۇرۇش ئېلىپ بارالمايدۇ، شۇڭا پەقەت ئۇلارنىڭ ھەر بىر قەدەمدە قىلىشقا تېگىشلىك ئىشلىرىنى ئۆگىتىشكە توغرا كېلىدۇ. شۇڭا بىر يول بەرپا قىلىپ، بۇ يەردە ئايرىم-ئايرىم ھالدا چىراي پەرق ئېتىش جەريانىدىكى ھەر بىر قەدەم-باسقۇچ ھەل قىلىش لايىھەسىنى تېپىپ، ھەمدە نۆۋەتتىكى قەدەم-باسقۇچنىڭ نەتىجىسىنى كېيىنكى باسقۇچقا يەتكۈزۈش ئىنتايىن زۈرۈر. يەنى، كۆپ خىل ماشىنا ئۆگەنگەن ھېسابلاش ئۇسۇلىنى بىر زەنجىرگە بىرىكتۈرۈش كېرەك.  

چىراي تونۇشتىكى چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش
ئەمەلىيەتتە ئىنسانلارغا نىسبەتەن روشەن بولغان ئالاھىدىلىك، مەسىلەن، كۆز رەڭگى، كومپيۇتېر ئانالىز تەسۋىرىدىكى يەككە پىكسېلغا نىسبەتەن ئەھمىيىتى يوق.  تەتقىقاتچىلارنىڭ بايقىشىچە، ئەڭ مۇۋاپىق ئۇسۇل بولسا كومپيۇتېرنى يىغىشقا تېگىشلىك ئالاھىدىلىكىنى بېكىتەلەيدىغان قىلىش ئىكەن. بۇنىڭ ئەكسىچە، چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش تېخىمۇ ياخشى، تېخىمۇ تېز پەرقلەندۈرەلەيدۇ. يېقىندا، بۇ خىل ئېھتىماللىق پەيدا بولدى يەنى بايقىلىپ قالدى.  ئەڭ دەسلەپتە ھىچكىم نېرۋا تورىنىڭ ئىپادىسىنىڭ ئىنسانلارنىڭ سەۋىيىسىگە يېقىنلىشىشىغا ئىشەنمىگەن.  لېكىن 2014-يىلى، ھەممە ئىشتا ئۆزگىرىش بولدى.  ئالىملار نۆۋەتتىكى ئەڭ ياخشى ئىككى تور-AlexNet ۋە MatthewD Zeiler ۋە RobFergus ئاچقان توردىن پايدىلىنىشنى قارار قىلدى.  ئالىملار ئۇلار بىلەن مايمۇن چوڭ مېڭىسىنىڭ ئوخشاش بولمىغان رايونلاردىكى ئىنكاسىنى سېلىشتۇردى.  مايمۇن چوڭ مېڭىسى مەشىق قىلىش ئارقىلىق ئوبيېكتنى پەرق ئېتەلەيدۇ، ھەمدە تاللانغان نەرسىلەرنىڭ ھەممىسى ھايۋانات دۇنياسىدىن كېلىدۇ، بۇنداق بولغاندا مايمۇن ئارلاشتۇرىۋەتمەيدۇ . روشەنكى، بۇ ئارقىلىق مايمۇندىن ئىنكاسقا ئېرىشكىلى بولمايدۇ، شۇڭا ئالىملار ئېلېكترودنى مايمۇنغا كۆچۈرۈپ ھەمدە ھەر بىر نېۋروننىڭ ئىنكاسىنى بىۋاسىتە ئۆلچىدى. نەتىجىدە، نورمال ئەھۋالدا، مېڭە ھۈجەيرىلىرىنىڭ ئىنكاسى ئەينى چاغدىكى ئەڭ ئىلغار مودېل MatthewZeiler تورىنىڭ ئىپادىسى بىلەن بىردەك بولغان. ئەمما، جىسىمنىڭ تېزلىكىنىڭ تېزلىشىشىگە ئەگىشىپ، سۈرەتلەردىكى شاۋقۇن ۋە جىسىملارنىڭ سانى كۆپىيىپ، ئىنسانلار ۋە پرىماتلار تۈرىدىكى ھايۋانلار چوڭ مېڭىسىنىڭ پەرق ئېتىش نىسبىتى ۋە سۈپىتى كۆرۈنەرلىك تۆۋەنلىگەن.  بۇ خىل ئەھۋالدا، ئەڭ ئاددى باغلاملىق نېرۋا تورى جىسىملارنى تېخىمۇ ياخشى پەرقلەندۈرەلەيدۇ.  دېمەك، نېرۋا تورى ئىنسانلارنىڭ چوڭ مېڭىسىگە قارىغاندا تېخىمۇ ياخشى خىزمەت قىلالايدۇ.  
AlexNet ۋە MatthewZeiler تورى چىراي پەرق ئېتىش قاتلاملىق ئۆگىنىش جەھەتتە بۆسۈش ھاسىل قىلغاندىن باشقا، يەنە باشقا ئابىدە خاراكتېرلىك سىستېمىلارمۇ بار، مەسىلەن، DeepFace، DeepID يۈرۈشلۈك سىستېمىسى، VGFace ۋە FaceNet قاتارلىقلار. ئەگەر چىراي پەرق ئېتىش ۋە چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىشنىڭ قانداق بىللە پەيدا بولىدىغانلىقىنى تېخىمۇ ياخشى چۈشەنمەكچى بولساق، ئۇلارنىڭ تارىخى زۆرۈرىيىتىنى چۈشىنىشىمىز كېرەك :
DepFace بولسا بىر چوڭقۇر باغلاملىق نېرۋا تورىنىڭ چىراي پەرقلەندۈرۈش سىستېمىسى، Facebook نىڭ بىر تەتقىقات گۇرۇپپىسى 2014-يىلى بەرپا قىلغان.  ئۇ رەقەملىك سۈرەت ئىچىدىكى ئادەم چىرايىنى پەرق ئېتەلەيدۇ، توغرىلىق نىسبىتى ٪97 كە يېتىدۇ، ئۇ چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش ئارقىلىق چىراي پەرقلەندۈرۈشتىكى زور بىر قېتىملىق ھالقىش بولۇپ ھېسابلىنىدۇ.
DeepID (چوڭقۇر قاتلاملىق يوشۇرۇن سالاھىيەت ئالاھىدىلىكى) بولسا YiSun قاتارلىقلار كىشىلەر 2014-يىلىدىكى« 10 مىڭلىغان چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش چىراي ئالاھىدىلىكىنى ئالدىن مۆلچەرلەش» ناملىق ماقالىسىدا ئالدى بىلەن ئوتتۇرىغا قويۇلغان بىر قاتار سىستېمىلار (DepID، Deepid2 قاتارلىقلار).  بۇ سىستېما دەسلەپتە DepFaceغا ئوخشاپ كېتىدۇ، لېكىن كېيىن نەشر قىلىنغان ئىلمىي ماقالە بۇ سىستېمىنى كېڭەيتىپ، كەمتۈكلۈكنى سېلىشتۇرۇشنى ئۆگىتىش ئارقىلىق پەرقلەندۈرۈش ۋە دەلىللەش ۋەزىپىسىنى قوللايدۇ.  
VGGface  بولسا ئوكسفورد ئۇنىۋېرسىتېتى كۆرۈش سېزىمى گېئومېتىرىيەلىك ئۆگىنىش گۇرۇپپىسى (VGG) دىكى OmkarParkhi قاتارلىق كىشىلەر تەرىپىدىن ئېچىلغان ھەمدە 2015-يىلىدىكى ئىلمىي ماقالە« چوڭقۇر قاتلاملىق چىراي پەرق ئېتىش» دا ئېلان قىلىنغان. خىزمەتنىڭ مۇھىم نۇقتىسى تېخىمۇ ياخشى تەڭشەلگەندىن كېيىنكى مودېلدىن باشقا، يەنە قانداق قىلىپ ئىنتايىن چوڭ مەشىق سانلىق مەلۇمات توپلىمىنى توپلاش، ھەمدە ئۇ ئىنتايىن چوڭقۇر قاتلاملىق CNN چىراي پەرق ئېتىش مودېلىدا مەشىق قىلىدۇرۇش. بۇ مودېل ئۇلارنى ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇمات توپلىمىدا ئەينى چاغدىكى ئەڭ ئىلغار نەتىجىگە ئېرىشتۈردى.  
FaceNet بولسا گوگىل تەتقىقاتچىلىرى 2015-يىلى ئاچقان چىراي پەرق ئېتىش سىستېمىسى بولۇپ، بىر قاتار چىراي پەرق ئېتىشتىكى ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇمات توپلىمى ئاساسىدا، ئەينى چاغدا ئەڭ ئىلغار سىستېما ئىدى. مودېلنىڭ كۆپ قىسىم ئۈچىنچى تەرەپلىك ئوچۇق مەنبە كودىنى ئىشقا ئاشۇرغان ۋە ئالدىن تەربىيىلەش مودېلىنىڭ ئىشلىتىلىشچانلىقى بولغاچقا، FaceNet سىستېمىسى ناھايىتى كەڭ كۆلەمدە ئىشلىتىلىدۇ.  

باھالاش

قاتناشقانلار سانى 1تەجرىبە +50 ئاقچا +30 يىغىش سەۋەبى
alip + 50 + 30 ياخشى يازما

باھا خاتىرىسى

مۇكەممەللىك ئاددىيلىق ئىچىگە يۇشۇرۇنغان بولىدۇ

1ئادەم ئىنكاس يازدى

نەپرەت007 ۋاقتى: 2019-9-13 03:25:20
قالتىس بوپتۇ  رەھمەت تىما ئىگىسى
كىرگەندىن كېيىن ئىنكاس يازالايسىز كىرىش | ئەزا بولۇش

سەھىپە جۇغلانما قائىدىسى

ئالپ تور بېتىدە قانۇنغا خىلاپ، سىياسى، دىنىي ، مىللەتلەر ئىتتپاقلىقىغا بۇزغۇنچىلىق قىلىش خاراكتىردىكى ، سېرىق، شەھۋانىي مەزمۇندىكى يازمىلار، ئۈن-سىن، رەسىملەر چەكلىندۇ

ئالپ تور بېتىدە ۋە ئالپ ئۈندىدار سالونىدا يوللانغان مەزمۇنلار ئالپ تورىغا تەۋە، رۇخسەتسىز كۆچۈرۈپ تارقىتىشقا بولمايدۇ. كۆچۈرۈپ تارقاتقۇچىلار بايقالسا قانۇنى مەسئۇلىيتى سۈرۈشتۈرۈلدۇ

特别警告:本网站坚决不允许发表违反国家法律法规的、含有分裂煽动内容的、引起民族矛盾的、破坏民族团结的、带有宗教色彩或有色情的文章

帖子、图片、音视频、电影、歌曲等。若发现将IP地址上报相关部门处理,后果自负。注意自我保护,谨防上当受骗

يانفون نۇسخسى|يانفون تېرمىنالى| ئالپ تورى

新公网安备 65292202000103号

备案/许可证号: 新ICP备13002551号-2

Copyright © 2016-2020 aliptori.com.   All Rights Reserved.

快速
回复
返回
列表
返回
顶部