Девушки-ученые создали систему для проверки подлинности изображения лиц на основе нейросетей

В рамках развития проекта Совета ЕЖФ «Женщины в высокотехнологичных отраслях: новые возможности» рассказываем о новой разработке студенток НИТУ МИСИС.

Девушки-ученые создали систему для проверки подлинности изображения лиц на основе нейросетей

Алиса Семенова, Алина Бурыкина и Елизавета Борисенко создали систему face anti-spoofing — технология не позволит мошенникам обмануть системы распознавания лиц при помощи поддельных изображений в печатном и электронном виде или масок, которые имитируют черты лица конкретного человека. Так, злоумышленники не смогут взломать страницы в соцсетях или проникнуть в любое охраняемое здание, например, учебное заведение.

Девушки проанализировали пять существующих нейросетей, на основе двух из них две — в результате экспериментов — создали двухступенчатую систему.

На первом этапе распознавания лица нейронная сеть MTCNN определяет положение лица на картинке. Затем на изображение добавляется специальное поле, 60% от площади которого составляет анализируемое лицо. Такое приближение дает значительный прирост в точности. Нейросеть InceptionResnet дает числовые представления особенностей лица.

На втором этапе используется еще несколько слоев нейронной сети для отбора признаков изображения. Результаты двух этапов объединяются и проходят через несколько финальных слоев для получения окончательного вывода о подлинности изображения. Этот подход позволил команде достичь высокой точности при определении лиц.

Для обучения нейросетей студентки использовали 16 тысяч печатных и электронных фотографий: подлинных и ложных, которые сделали сами, — а также объемных масок, имитирующих черты лица. Изображения загружали через специально созданное веб-приложение.

Разработка девушек-ученых НИТУ МИСИС превосходит аналоги, поскольку обычно для определения подлинности лица используют только внешние датчики электронных устройств и анализ видео-отрывков, что занимает гораздо больше времени.

Студентки намерены доработать свою систему под руководством партнеров университета из IT-сферы.