Дослідження та розробка методів аналізу зображень для протидії спуфінгу у системах розпізнавання облич

Abstract

Об’єктом дослідження є зображення людей та зображення які імітують людей. Метою дослідження є розробка та дослідження комплексної архітектури протидії спуфінгу, яка на основі ансамблевого навчання забезпечує високу ефективність виявлення атак. Використано методи аналізу зображень CNN, зважений завантажувач даних пакетів та зважену функцію втрат, та ансамблеву агрегацію. Проведено аналіз сучасних методів протидії спуфінгу та літературних джерел за темою. Сформовано та візуалізовано алгоритм методів блок-схемами. Наукова новизна роботи полягає у розробці та експериментальному обгрунтуванні комплексної методології навчання для подолання викликів FAS систем. Ця робота має взаємозв’язок з іншими роботами з методології PAD, слідуючи тренду аналізу текстур та посилює теоритичну базу обробки незбалансованих даних. Результати кваліфікаційної роботи, отримані в ході досліджень мають місце для подальшого розвитку точності для комфорту користувачів. У результаті дослідження розроблено CLI-застосунок для протидії спуфінгу, що надає можливість порівняльної оцінки ефективності трьох моделей та ансамблю за показчиком точності, матриці плутанини.