В Университете МИСИС создали нейросеть для проверки подлинности изображения лиц. Загружать изображения для проверки можно через специально разработанное веб-приложение, также предусмотрена возможность анализа в реальном времени через камеру компьютера, об этом "Газете.Ru" рассказали в НИТУ МИСИС. В своей работе разработчики опирались на обманы presentation attacks: использование фотографии лиц в печатном и электронном виде, а также объемных масок, имитирующих черты лица человека. Они проанализировали пять существующих нейросетей, выбрали из них две самые перспективные, и на основе проведенных экспериментов и наблюдений разработали версию, представляющую собой двухступенчатую систему. "Важным этапом разработки решения с использованием машинного обучения является поиск набора данных для обучения моделей. Мы использовали набор данных из 16 500 изображений: подлинных и фейковых с примерно равномерным распределением по типам обмана систем распознавания лиц: с помощью печатных фотографий и изображений на экранах электронных устройств, масок и персонажей мультфильмов. А также сами напечатали фотографии людей с различными внешними признаками, сделали их "ложные" изображения и добавили в выборку", – пояснила "Газете.Ru" одна из разработчиков Алиса Семенова. На первом этапе распознавания лица используется предобученная нейронная сеть MTCNN, которая 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. Далее используется сеть InceptionResnet, дающая 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 высокого значения точности при определении подлинности лиц.
