ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ В КАЧЕСТВЕ СПОСОБА РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ, ПРОШЕДШИХ ПРОЦЕДУРУ ДЕ-ИДЕНТИФИКАЦИИ

Аннотация

В статье подробно анализируются современные проблемы систем распознавания лиц, возникшие в период с 2019 по 2021 год и существенно повлиявшие на точность распознавания. Среди этих проблем рассматриваются трудности распознавания лицв в масках, которое стало широко распространенным в период пандемии COVID-19, а также распознавания изображений, де-идентифицированных с помощью новой процедуры Fawkes. Эти вопросы особенно важны в ситуациях, когда необходимо точно идентифицировать личность, например, в сфере пограничной безопасности, контроля и других критически важных областях. В статье уделяется особое внимание решениям данных проблем, а также проводится анализ текстурных изменений и структурных искажений, возникающих на изображениях, обработанных с помощью процедуры Fawkes. Для формальной и количественной оценки этих изменений применялись многослойные параметрические методы. В результате выявлены причины, по которым изображения лиц, прошедшие процедуру Fawkes, не распознаются системами глубокого обучения, и доказано, что такие изображения могут успешно распознаваться с использованием традиционных методов, не основанных на глубоком обучении. Кроме того, в ходе исследования продемонстрирована эффективность предложенных методов на изображениях лиц в масках. Эти методы позволяют надежно распознавать не только изображения, обработанные процедурой Fawkes, но и лица, скрытые под масками. Практическая значимость. Использование простых методов предобработки может повысить эффективность распознавания изображений, прошедших процедуру Fawkes, в системах глубокого обучения. Эти методы также могут быть полезны для решения проблем, связанных с распознаванием лиц в масках. Таким образом, данное исследование демонстрирует высокую эффективность и перспективность предложенных методов.