Selfie ID: подтверждение личности с помощью глубокого обучения

Подтверждение личности — механизм обеспечения безопасности, широко применяющийся в контроле доступа при пересечении международных границ и управлении банковскими транзакциями. Кроме того, подтверждение личности требуется практически каждый день: при входе в офис, при работе с государственными организациями, при оформлении документов. Часто процесс выполняется вручную, и потому он медленен и требует наличия сотрудников-операторов.

Автоматизированная система подтверждения личности ускорит этот верификацию и обеспечит полную безопасность действий, требующих подтверждения личности. Один из самых простых способов сделать это — создать алгоритм (и интерфейс), который будет сопоставлять пары документ-селфи.

Современные исследования

Ранее были предприняты как успешные, так и безуспешные попытки реализовать автоматизированную систему подтверждения личности. Успешным примером является австралийская SmartGate. Это автоматизированная система пограничного контроля с самообслуживанием, управляемая австралийскими пограничными войсками и расположенная на контрольно-пропускных иммиграционных пунктах в залах прибытия восьми австралийских международных аэропортов. В ней используется камера для захвата контрольного изображения и выполняется попытка его сопоставления с фотографией в документах. В Китае такие системы были установлены на вокзалах и в аэропортах.

Несмотря на то, что были предприняты попытки сопоставления пар документ-селфи с использованием традиционных методов компьютерного зрения, более эффективные методы основаны на глубоком обучении. Исследователь Zhu с коллегами предложил первый метод глубокого обучения для сопоставления фотографий с использованием сверточных нейронных сетей.
В своей новой статье исследователи из Мичиганского университета предложили улучшенную версию DocFace — метода глубокого обучения для сопоставления документов с селфи. Они назвали этот метод Dynamic Weight Imprinting (DWI)

Результаты

DWI демонстрирует превосходные результаты. Авторы утверждают, что их подход дает 99,67% точности и скорости верификации 99,60%

Заключение

Метод DocFace+ для сопоставления пар документ-селфи показывает потенциал transfer learning, особенно в случае недостатка данных. Высокая точность сопоставления пар документ-селфи доказывает, что алгоритм может потенциально использоваться в системах подтверждения личности. Кроме того, представлен новый метод оптимизации DWI с быстрой сходимостью и высокой обобщающей способностью.

0
1 комментарий
Э

Можно привести цитату?

«Система распознавания лиц, разработанная Сбербанком совместно с компанией VisionLabs (проект-резидент фонда "Сколково"), за месяц тестирования помогла правоохранительным органам задержать 42 преступника в московском метро, сообщил в интервью РИА Новости в кулуарах Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ) зампред правления банка Станислав Кузнецов.»

В том же векторе, и уверен латентно именно с целью всеобъемлющей идентификации принят ФЗ от 31.12.2017 № 482.

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null