Добавить новость
Владимир Спиваков

Маэстро Спиваков и «Виртуозы Москвы» выступили для смолян

Новости тенниса
Все города России от А до Я
Губернатор Пензенской области Олег Мельниченко

Разработанный в РФ алгоритм быстрого обучения сетей квадратичных нейронов не имеет аналогов

PR-content
3922
Разработанный в РФ алгоритм быстрого обучения сетей квадратичных нейронов не имеет аналогов

В сфере технологического развития Россия ставит перед собой задачу выращивания национальных чемпионов, в том числе вокруг цифрового развития государства, и импортозамещения зарубежных IT-технологий. Сегодня в списке ключевых трендов рынка систем безопасности обосновались и продолжают укреплять свои позиции нейронные сети, используемые для различных задач анализа, распознавания, обработки и управления информацией. Нейронные сети успешно решают задачи даже в тех случаях, когда для достижения таких же результатов классическими методами требуется гораздо большее количество ресурсов. Уже более 6 лет российский рынок биометрических технологий находится в стадии более динамичного развития, чем мировой, что подтверждают исследования компании «J’son & Partners Consulting». Так, прогнозируемые ежегодные темпы роста биометрических технологий в России к 2022 году превысят общемировой показатель более чем в 1,5 раза (рис.1). Что в свою очередь означает, что сейчас Россия находится в авангарде развития глобальных технологических IT-решений.

Для любой вычислительной машины биометрический образ человека неявен и не поддается формальному описанию. Поэтому большинство биометрических технологий, работают по одинаковому принципу – полученный биометрический образ преобразуется в линейную свертку данных по некоторому алгоритму и впоследствии сравнивается с эталонным значением. При этом важнейшими показателями безопасности биометрической системы являются значения FAR (вероятность ошибки ложного доступа) и FRR (вероятность ошибки ложного отказа доступа). Настоящим технологическим прорывом отечественных научных и инженерных биометрических разработок в свое время стал переход к большим искусственным нейронным сетям, который позволил вычислительным машинам быстро и максимально точно обучаться и распознавать людей по их биометрическим характеристикам, решив проблему связывания биометрии с длинным кодом личного ключа. Так впервые в России появились первые быстрые алгоритмы автоматического обучения нейронных сетей с линейным накоплением данных и первый в мировой практике национальный стандарт по биометрии ГОСТ Р.52633.5-2011.

С каждым годом увеличивается рост объема информации, и точность распознавания биометрических образов снижается, накапливая вероятности ошибок FAR и FRR, алгоритмы устаревают и становятся менее актуальными.

Для решения данной проблемы ученые из Пензы в рамках своих научных исследований разрабатывают принципиально новые нейронные сети, свойства которых в мире еще малоизучены. Предложенный ими переход от использования простых нейронов к использованию радиально-базисных нейронов позволяет нейронной сети более точно прогнозировать будущие значения набора данных и производит более быстрое и точное распознавание образа нейронной сетью.

Под руководством д.т.н., начальника лаборатории биометрических и нейросетевых технологий АО «ПНИЭИ» Иванова Александра Ивановича специалистами ФГБОУ ВПО «Пензенского государственного университета» разработан уникальный алгоритм быстрого обучения сетей квадратичных нейронов, использующий симметризацию корреляционных связей биометрических данных.

Основы данного алгоритма легли в первую редакцию проекта второго национального стандарта России по биометрии, разрабатываемого коллективом ученых  ФАУ «ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России» (г. Воронеж), ФГБОУ ВПО «Пензенского государственного университета» (г. Пенза: Вятчанин Сергей Евгеньевич, Серикова Юлия Игоревна, Перфилов Константин Александрович),  АО «ПНИЭИ» (г. Москва: к.т.н. Чернов Павел Сергеевич, Юнин Алексей Петрович),  ФГУП «18 ЦНИИ» МО РФ (г. Москва: к.т.н. Солопов Александр Иванович,  к.т.н. Малыгина Елена Александровна) и Пензенского филиала ФГУП «НТЦ «Атлас» (г. Пенза: к.т.н. Безяев Александр Викторович, Карпов Артем Павлович). Проект является продолжение пакета Стандартов по высоконадежной биометрико-нейросетевой аутентификации.

Предположительно уже к 2022 году Факультет военного обучения ФГБОУ ВПО «Пензенского государственного университета» представит в свет свою новую разработку – среду моделирования, построенную на использовании квадратичных нейронов, имеющих всего 4 входа при одинаковых прочих характеристиках.

Все новости Пензы на сегодня

Новости Пензы

Другие новости Пензы

Спорт в Пензенской области

Частные объявления в Пензе и в Пензенской области



Авто в Пензенской области

Новости от партнёров в Пензе


Коронавирус в Пензенской области
Происшествия

Москвичка умышленно заразила мужа ВИЧ, а тот свою любовницу




Экология в Пензенской области

Другие города России


Пенза

Холод, тьма и жуткие соседи: составлен рейтинг коммунальной разрухи регионов


Суд арестовал сотни тысяч евро и миллионы рублей экс-губернатора Белозерцева и бизнесмена Шпигеля

Суд наложил арест на имущество бывшего губернатора Пензенской области

Олегом Мельниченко принято решение о воссоздании Пензенского музыкального колледжа им. А. А. Архангельского

Мельниченко предложил вернуть муниципалитетам контроль за благоустройством дворов


Персональные новости

В Челябинске выступит прославленный симфонический оркестр под управлением Валерия Гергиева

Молодая жена Петросяна оправдалась за «бабушкин гардероб»

России придется ответить США на смертный приговор Лукашенко

Статистика по COVID-19 в Свердловской области на 18 апреля



Russian.City — новый бренд от федеральной интернет-платформы Russia24.pro (в содружестве с сайтом 123ru.net) – мгновенная публикация новостей в Пензе и в любом городе, онлайн, бесплатно, 24/7 при участии BigPot.News.

Russian.City (Города России) — технологичный агрегатор региональных новостей России в адаптивном календарном формате на основе новейшей авторской информационно-поисковой системы RU24.net с элементами искусственного интеллекта, гео-отбора, тематического таргетинга и возможностью мгновенной публикации авторского контента в режиме Free Public.

Russian.City — ваши оперативные новости, частные объявления, работа, знакомства, аренда и другое инфо онлайн 24/7, посуточно в любом уголке России, в том числе в Пензе сегодня и сейчас совместно с уже популярными проектами Moscow.Media, News-life.pro, SportsWeek.org, Life24.pro и др. Присоединяйтесь к нам онлайн в России, в Украине, в Беларуси, в Абхазии, в мире.

Опубликовать свою новость в Пензе можно мгновенно — здесь.


Moscow.media

Гости ужина в честь выхода первой книги Зинаиды Пронченко в ГУМе

Подведены итоги фестиваля молодых художников-модельеров и дизайнеров одежды «НаМОДнение-2021»

MBFW Russia весна-2021

Проект психосоциальной поддержки работников медорганизаций представили на межвузовской конференции


Документальный сериал Натальи Водяновой и Михаила Зыгаря «Русские каникулы» стартует на PREMIER 25 апреля

«Я вообще всю жизнь живу одна»: Лолита нашла ген одиночества у Натальи Еприкян

Завершаются съёмки сериала «Вне себя» Александра Дулерайна

Документальный сериал Натальи Водяновой и Михаила Зыгаря «Русские каникулы» стартует на PREMIER 25 апреля


Анекдоты и анекдотики

Пожарную безопасность проверили в лицее-детсаду города Магаса

Этот день в авиации. 17 апреля

Проект психосоциальной поддержки работников медорганизаций представили на межвузовской конференции


Навальный в Пензенской области
Путин в Пензенской области

Другие новости сегодня



Светские новости (слухи, сплетни, сарафанное радио, шоу-бизнес, рейтинги)

Зеленский в Украине и мире
Лукашенко в Беларуси и мире

Пенза на Russian.city
News Every Day

Danis confident he could beat ‘one-pump chump’ Ngannou in street fight


Все города Украины от А до Я