Часто бывает, при ближайшем рассмотрении некоторая проблема выявляет более глубокую, погружаясь в решение которой находишь для себя много интересного.
О такой ситуации на одном из наших проектов и пойдет речь.
C++, ML
Часто бывает, при ближайшем рассмотрении некоторая проблема выявляет более глубокую, погружаясь в решение которой находишь для себя много интересного.
О такой ситуации на одном из наших проектов и пойдет речь.
Всем привет! Меня зовут Наталья Бессонова, я директор проектов блока цифровой идентичности «Ростелеком». В этой статье хочу рассказать о том, как мы выбирали пассивный лайвнесс по одному изображению лица для Единой биометрической системы.
На Хабре не так много статей, посвященных лайвнесс в биометрических системах, а те, что есть, описывают методы и алгоритмы определения лайвнесс или, проще говоря, принадлежности биометрических образцов живому человеку. Отдадим должное их авторам – статьи интересные и содержательные, но что если нас интересует насколько хорошо они работают на данных, не входящих ни в один из открытых дата-сетов? Как понять, насколько лайвнесс действительно плох или хорош и какой следует выбирать при необходимости? В этой статье я опишу подход к выбору пассивного singleshot-лайвнесс (т.е. по одному изображению) лица для Единой биометрической системы.