Преступников, участников беспорядков и иных людей, скрывающих лица под шарфами, шляпами и очками, возможно распознать с помощью специального программного обеспечения, показало исследование, проведенное командой специалистов из Индии и Великобритании. Ученые опубликовали доклад, в котором описали, как сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) может быть обучена для идентификации людей, не желающих быть узнанными.

По словам одного из авторов исследования, Амарйота Сингха, разработанная технология представляет значительный интерес для правоохранительных органов, так как она может применяться для распознавания лиц преступников.

Для тренировки нейросети использовалась 1 тысяча фотографий людей, лица которых были замаскированы шарфами, солнечными очками, бородами и т.д. Для каждого снимка были определены 14 параметров - 10 маркеров для запоминания частей брови и области вокруг глаз, 1 маркер для носа и 3 маркера для губ. По этим параметрам нейросеть обучалась определять структуру лица (так называемый «отпечаток лица»), даже если оно закрыто очками, лыжной маской и пр.

Как отмечают ученые, алгоритм распознавания лиц может использоваться для сканирования больших баз данных, например, БД преступников или водительских удостоверений и идентификации потенциальных совпадений.

Вместе с тем, разработанная исследователями система машинного зрения пока далека от совершенства и на ее точность могут влиять различные факторы. Например, если на анализируемом снимке присутствуют здания или другие объекты, точность распознавания может снизиться с 85% до 56%. К тому же, чем больше закрыто лицо, тем сложнее его идентифицировать. В ходе тестирования точность распознавания лица, закрытого шляпой, шарфом и очками составила всего 46%.

Сверточная нейронная сеть - специальная архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.