Программа биометрической аутентификации на основе распознавания лиц

Распознавание лиц – частный случай визуального распознавания объектов в области комьютерного зрения и биометрической аутентификации, который представляет собой задачу с высокими рисками и вознаграждениями, и как таковой находится на протяжении последних лет в фокусе исследования специалистов по безопасности и других областей знаний. Главными задачами, которыми занимается распознавание лиц, являются идентификация (один ко многим) и верификация (один к одному), решаемые обычно при помощи алгоритмов статистической классификации, называемыми классификаторами. Растущий интерес к биометрии значительно увеличил число доступных классификаторов, которые решают проблему распознавания в целом и задачу идентификации в частности. Для оценки работы алгоритмов классификации используются общепринятые метрики результативности. Эта диссертация ставит своей целью определение возможных способов улучшения конкретной системы идентификации лиц (основанной на фреймворке OpenBR) в компании, уменьшив число ошибок I и II рода ее классификатора. Эти типы ошибок показывают отношение ложно предсказанных и ошибочно нераспознанных изображений ко всем изображениям, которые были подвергнуты классификации. Число ошибок является крайне важным показателем для определения уровня эффективности системы аутентификации. В этой диссертации приведен анализ реализованной в компании системы идентификации и рассмотрены существующие подходы к решению задачи распознавания лиц. Кроме того, описаны модели бинарной и множественной класификаций и их метрики результативности. Помимо этого, выбраны классификаторы для разработки и подготовлен набор изображений для тренировки и тестирования системы. Наконец, предложены и рассмотрены способы улучшения рассматриваемой в работе системы распознавания лиц. Данные, полученные в результате тестирования, указывают на то, что добавление в систему аутентификации компании AI-классификатора должно улучшить ее производительность и сократить количество ошибок классификации.