ﺑﺮﺭسي ﺟﺎﻣﻊ كاﺭﺍيي ﺭﻭﺵ ﻧﻬﺎﻥ كاﻭي مبتني ﺑﺮ ياﺩگيري ﻋﻤﯿﻖ ﺩﺭ كشف ﺭﻭﺵ ﻫﺎي ﺣﻮﺯﻩ مكاﻥ

ﻧﻬﺎﻥ نگاﺭي، ﻫﻨﺮ مكاﺗﺒﺎﺕ پنهاني ﺍﺳﺖ كه ﺩﺭ ﺁﻥ يك پيام ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﺨﻔﯿﺎﻧﻪ ﻣﻨﺘﻘﻞ ميﺷﻮﺩ ﻭ ﻧﻬﺎﻥ كاﻭي، ﻫﻨﺮ كشف ﺣﻀﻮﺭ ﺍﻃﻼﻋﺎﺕ پنهاﻥ ﺍﺳﺖ. شبكهﻫﺎي عصبي پيچشي ﺑﺮﺧﻼﻑ ﺭﻭﺵﻫﺎي ﻧﻬﺎﻥكاﻭي سنتي، ﺑﺎ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺧﻮﺩكاﺭ ﻭيژگيﻫﺎ، ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺩﻩ ﺭﺍ ﺗﺸﺨﯿﺺ ميﺩﻫﻨﺪ. ﺩﺭ ﻣﻘﺎﻻﺕ ﻣﺨﺘﻠﻒ، عملكرﺩ ﻣﺪﻝﻫﺎي ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺑﺮ ﺭﻭي ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻣﺤﺪﻭﺩي ﺍﺯ ﺭﻭﺵﻫﺎي ﻧﻬﺎﻥنگاﺭي ﺣﻮﺯﻩ مكاﻥ گزﺍﺭﺵ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﻫﺪﻑ ﺍصلي ﺍين ﻣﻘﺎﻟﻪ، ﺍﺭﺍﺋﻪ يك شبكه عصبي پيچشي ﻭ ﺑﺮﺭسي ﺟﺎﻣﻊ عملكرﺩ ﺁﻥ ﺩﺭ كشف ﺭﻭﺵﻫﺎي ﺣﻮﺯﻩ مكاﻥ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺳﺖ. ﻣﺪﻝ پيشنهاﺩي ﺍﺯ ﺳﻪ ﻗﺴﻤﺖ پيش پرﺩﺍﺯﺵ، ﻣﺎژﻭﻝ پيچشي ﻭ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪ تشكيل ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﻻيﻪ ﻣﺎژﻭﻝ پيچشيﻻيه ﺗﻤﺎﻡ ﻣﺘﺼﻞ تشكيلﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺍﺯ ﺭﻭﺵﻫﺎي ﺟﺎﺳﺎﺯي ﺩﺭ ﺑﯿﺖ كم ﺍﺭﺯﺵ، ۳ ﺑﻠﻮك ﻭ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪ ﺍﺯ ۵ ﺍﺯ ﺟﺎﺳﺎﺯي ﺩﺭ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﺍﺧﺘﻼﻑ پيكسلﻫﺎ ﻭ ﺟﺎﺳﺎﺯي مبتني ﺑﺮ ﺍيﺪﻩ تطبيقي ﺑﺮﺍي ﺗﺴﺖ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺭﻭﺵ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎي ﺑﺎ ﻃﻮﻝﻫﺎي حتي ﺑﺴﯿﺎﺭ كم ﺩﺭ ﺭﻭﺵﻫﺎي ﺩﻭ گرﻭﻩ ۹۷٪ پيشنهاﺩي ميﺗﻮﺍﻧﺪ ﺑﺎ ﺩﻗﺖ ﺑﺎﻻﺗﺮ ﺍﺯ ﺍﻭﻝ ﺭﺍ ﺷﻨﺎﺳﺎيي كند. عملكرﺩ ﺭﻭﺵ پيشنهاﺩي ﺩﺭ كشف ﺩﺭﺻﺪ ﺟﺎﺳﺎﺯيﻫﺎي ﺑﺴﯿﺎﺭ كم ﺭﻭﺵ تطبيقي ﺑﺎ ﺩﻗﺖ ﺑﺴﯿﺎﺭ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺍﺳﺖ ﻭ ﺍيﻦ ﻭيژگي ﻧﻘﻄﻪ ﺗﻤﺎيﺰ ﻣﺪﻝ پيشنهاﺩي ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺭﻭﺵﻫﺎي سنتي ﺍﺳﺖ. ﺯيرﺍ ۷۰٪ ﺑﺎﻻي ﻣﻮﻓﻘﯿﺖ ﺭﻭﺵﻫﺎي ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭيژگي ﺩستي ﺑﻪ ﺩﻟﯿﻞ كم ﺑﻮﺩﻥ ﺗﻐﯿﯿﺮﺍﺕ ﻭيژگيﻫﺎي ﺁﻣﺎﺭي ﺩﺭ ﺳﻄﻮﺡ ﺟﺎﺳﺎﺯي پايين، ﺑﺴﯿﺎﺭ كمتر ﺍﺳﺖ.