Купить статью

Работа посвящена проектированию и реализацию системы верификации субъектов по лицу на основе нейросетевой модели, исполняемой в защищенном режиме. Под защищенным режимом понимается режим, при котором система верификации личности обладает повышенной устойчивостью к деструктивным воздействиям, таким как состязательные атаки, и позволяет хранить и обрабатывать биометрические данные без их компрометации. В основе системы лежит нейросетевой преобразователь «биометрия-код», обучаемый по ГОСТ Р 52633.5, позволяющий связать образ лицевой биометрии субъекта с его криптографическим ключом или длинным паролем, который в дальнейшем может использоваться для аутентификации, и глубокие сверточные нейронные сети. Для детекции лица на изображении использована архитектура искусственной нейронной сети MTCNN, а для извлечения признаков апробировано несколько нейросетевых архитектур: InceptionResnet, Facenet512, VGG-Face и OpenFace. Наилучшие результаты показала нейросеть InceptionResnet. При оценке эффективности и тестировании надежности предложенной системы на специальном наборе данных лиц, собранном при различном освещении в помещении, удалось достичь сравнительно низкого значения равной вероятности ошибок первого и второго рода (EER = 0,0146 при длине ключа 278 бит), что подтверждает эффективность рассмотренного подхода к построению систем верификации по лицу.