Ильичев В.Ю.,
к.т.н., ФГАОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», patrol8@yandex.ru

Драч В.Е.,
к.т.н, ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет», vladimir@drach.pro

Попов Д.И.,
д.т.н., ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет»

Ахметчин В.Р.,
ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет»

Методика повышения надежности
систем биометрической идентификации пользователей

Рассмотрен практический подход к построению системы беспарольной биометрической идентификации пользователей на основе распознавания лиц с использованием векторных представлений (эмбеддингов) и сверточных нейронных сетей. Основное внимание уделено повышению устойчивости алгоритмов распознавания к изменениям внешности пользователя.

Введение

Современные системы беспарольной аутентификации [1], базирующиеся на алгоритмах распознавания лиц с применением методов компьютерного зрения и нейросетевых моделей, становятся неотъемлемой частью цифровой инфраструктуры [2], обеспечивающей контроль доступа к информационным системам. Их повсеместное внедрение обусловлено повышенными требованиями к удобству и скорости идентификации пользователей при одновременном снижении риска компрометации традиционных аутентификационных факторов, таких как пароли или физические токены [3]. Однако, несмотря на очевидные преимущества, такие системы характеризуются высокой чувствительностью к входным данным, включая изменения условий освещённости, угла обзора, а также естественные модификации внешности пользователя, будь то изменение формы лица из-за изменения массы тела, или появление вторичных элементов, таких как растительность на лице или смена эмоционального состояния.

Вышеописанные вариации приводят к фатальному снижению точности распознавания и, как следствие, к ошибочному отказу в доступе, что нарушает целостность пользовательского опыта и порождает недоверие к системе аутентификации [4]. Решение данной проблемы заключается в стандартизации и глубокой предобработке изображений, предоставляемых пользователем на этапе регистрации, с целью минимизации влияния непредсказуемых факторов.

<...>

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, распознавание лиц, аугментация данных, нейросетевые модели, беспарольный доступ

Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи