В.А. Иванов, А.А. Смирнов, Д.А. Николаев

Постановка проблемы. Распознавание лиц по двумерным изображениям в системах биометрической идентификации − сложная статистическая задача, для решения которой часто используются искусственные нейронные сети (ИНС). Процесс распознавания основан на сравнении эталонной фотографии и тестовой, при котором необходимо учитывать такие дестабилизирующие факторы, как освещение, ракурс съемки, старение объекта и др. Наибольший интерес с точки зрения биометрической идентификации для систем безопасности представляет оценка качества обнаружения лица человека (искомого объекта) в зависимости от времени, прошедшего с момента получения эталонной фотографии.

Цель. Исследовать получаемые с помощью ИНС характеристики обнаружения искомого объекта на изображениях с учетом времени, прошедшего с момента получения эталонной фотографии.

Результаты. Представлена и апробирована методика оценки обнаружительной способности ИНС по фотографиям с учетом возрастных изменений искомого объекта. Для приведенных эмпирических данных обнаружения лиц людей с помощью ИНС подобраны законы распределения из экспоненциального семейства и получены значения параметров для периодов времени от 0 до 4 и от 4 до 10 лет. Приведен пример определения взаимосвязи вероятности обнаружения и доли совпадения признаков на фотографиях по построенным кривым обнаружения.

Практическая значимость. Полученные в результате проведенного исследования данные по обнаружению искомого объекта на изображениях показали, что временной интервал 4 года можно считать рекомендацией по частоте обновления фотографий в базах данных.

Иванов В.А., Смирнов А.А., Николаев Д.А. Реальная вероятность распознавания изображений лиц людей с использованием искусственных нейронных сетей // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 1. С. 55−60. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202201-09

1. Иванов В., Звежинский С. Проблемы фальсификации фото- и видеоматериалов на современном этапе развития цифровизации // Технологии безопасности. 2021. № 1.
2. Иванов В., Звежинский С. О разработке отечественного специального программного обеспечения для выявления вмешательства в фото и видео изображения // Технологии безопасности. 2021. № 2.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа. 2003. 479 с.
4. Двойрис Л., Иванов В., Галев К. Имитационная модель сигналов и помех для тестирования систем обнаружения // Радиотехника. 2020. № 2. С. 14−19.
5. Двойрис Л., Иванов В., Крюков И. Реализация критериев обнаружения и различения сигналов в среде MathCAD // Радиотехника. 2021. № 2. С. 44−49.