Метод повышения устойчивости систем распознавания лиц с использованием аугментации и генеративных моделей
Year: 2025
Type: article
Abstract: В работе представлена улучшенная методика регистрации пользователей в системах аутентификации на основе распознавания лица без пароля. Предложенный подход включает в себя расширение обучающего множества с помощью техник аугментации изображений, включая как геометрические преобразования, так и синтетические модификации внешности, сгенерированные нейросетями. Это позволяет повысить устойчивость системы к изменениям внешности пользователя и условиям съёмки. Реализованное решение интегрировано в клиент-серверную архитектуру с использованием сверточной нейронной сети ResNet для извлечения признаков и системы управления базами данных PostgreSQL для хранения эмбеддингов. Экспериментальная оценка на открытом датасете продемонстрировала существенное улучшение точности верификации и стойкости к внешним изменениям по сравнению с системой без аугментации.
Source: Cifra LLC Journals
Authors: Ilichev, Vladimir, Drach, Vladimir, Torkunova, Juliya, Akhmetchin, Vadim
Language: English
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7092295557
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: