Abstract
Мақалада соңғы жылдары пайда болған бетті тану жүйелерінің заманауи проблемасы қарастырылған. Бұл Fawkes технологиясының мысалында бетті де-идентификациялау процедурасынан өткен бет бейнелерін тану сияқты мәселе болып табылады. Мақалада Fawkes-ті сәйкестендіру процедурасын бет суреттеріне қолдану кезінде пайда болатын өзгерістері егжей-тегжейлі сипатталған және көрсетілген. Бет суреттеріндегі құрылымдық бұзылулардың (бұрмаланулардың) бітімдік өзгерістері мен ерекшеліктері ұсынылған және сипатталған. Оларды ресми және сандық бағалау үшін бұзылулардың көп деңгейлі параметрлік бағалау әдістері қолданылған. Resnet34 моделі негізінде терең оқыту әдістерімен де-идентификациялау рәсіміне қатысқан адамдардың бейнелерін тану бойынша эксперименттердің нәтижелері ұсынылған. CNN негізіндегі жүйенің құрылымы мен сипаттамасы ұсынылған. Жүргізілген эксперименттер нәтижесінде де-идентификация процедурасынан өткен кескіндердің терең оқыту негізінде жүйе бойынша танылмайтындығы анықталды. Терең оқыту тапсырмаларында Fawkes процедурасын орындау барысында бұзылған (бұрмаланған) адамдардың суреттерін пайдалану мүмкін емес болуының себептері түсіндірілді. Екі өлшемді косинус түрлендіруі, кездейсоқ нүктелерді генерациялау әдісі (кездейсоқ), жарықтық мәндерін есептеуге негізделген әдіс сияқты детерминделген тану алгоритмдері арқылы Fawkes-тың сәйкестендіру процедурасына ұшыраған кескіндерді тану мәселесін шешудің мүмкін жолдары антропометриялық нүктелердің координаттарын анықтау және кескіндерді тегістеу арқылы алды-ала өңдеу процедурасын қолдану ұсынылады. Практикалық маңыздылығы. Сверткалы нейрондық желінің кірісінде Fawkes процедурасынан өткен адамдардың кескіндерін өңдеудің қарапайым әдістерін қолдану оларды жоғары тиімділікпен тануға мүмкіндік береді, сонымен қатар кескіндерге әртүрлі де-идентификациялау процедуралары қолданылатын басқа жүйелерде де қолданылуы мүмкін деп мәлімдейді.