Разработка и интеграция модели нейронной сети для распознавания лиц

Аннотация

Веклич Д.Н., Анисимова Э.С.

Дата поступления статьи: 03.10.2024

В статье представлено исследование, посвященное реализации нейросетевого подхода к задаче распознавания лиц. Проведён обзор существующих методов распознавания лиц. Разработана модель нейронной сети, обученная на наборе данных DigiFace-1M. В работе подробно описана архитектура разработанной модели нейронной сети, а также поэтапный процесс её обучения. Достигнутая точность модели на валидационной выборке составила 78%, а на тренировочной - 92%. В статье также освещены вопросы интеграции разработанной модели в российский сервис Amvera Cloud. В результате создано веб-приложение, позволяющее проводить идентификацию пользователей по загруженным изображениям лиц. Данное исследование демонстрирует потенциал нейронных сетей для задач распознавания лиц и предлагает практическое решение для реализации подобных систем в различных сферах.

Ключевые слова: распознавание лиц, глубокое обучение, нейронные сети, идентификация пользователей, архитектура модели, обучение модели, интеграция модели, облачные сервисы, безопасность, биометрические технологии

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.