В.А. Иванов, А.А. Смирнов, К.Д. Галев
Постановка проблемы. На сегодняшний день при решении задач распознавания актуальной проблемой является идентификация естественных возрастных морфологических изменений черт лица человека. Для минимизации ошибок распознавания в процессе отождествления личности применяют возрастно-инвариантное распознавание лиц (Age-Invariant Face Recognition, AIFR) или алгоритм Виолы-Джонса. Однако оба способа имеют недостатки: в первом отсутствуют визуальные результаты для адекватной интерпретации модели, а во втором - могут присутствовать артефакты, мешающие распознаванию. Следовательно, для решения задачи обнаружения требуется взять за прототип существующую модель на основе глубоких нейронных сетей.
Цель. Рассмотреть процесс нейросетевой идентификации возрастных морфологических изменений черт лица человека на основе признаков, извлекаемых модулями «внимания» и «условного определения идентичности», а также выполнить оптимизацию параметров нейросети.
Результаты. Представлена модель процесса формирования признакового пространства для задач обнаружения возрастных изменений лиц человека на основе накопленной базы изображений людей в разных возрастах.
Практическая значимость. Рассмотренная модель процесса формирования признакового пространства для обнаружения естественных возрастных морфологических изменений черт лица человека обеспечивает условия создания модернизированной версии модели обнаружения на основе иных информативных признаков при условии успешной оптимизации ее параметров. Кроме того, рассмотренный способ может применяться как прототип при создании новых подсистем биометрической идентификации в целях решения задачи недопущения подлога документов, подтверждающих личность.
Иванов В.А., Смирнов А.А., Галев К.Д. Модель инвариантно-возрастного распознавания лиц // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 2. С. 47−52. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202302-07
- Hao Wang, Dihong Gong, Zhifeng Li, Wei Liu. Decorrelated adversarial learning for age-invariant face recognition // In IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog. 2019. P. 3527– 3536.
- Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou. Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition // In IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog. 2019. P. 4690–4699.