В Университете МИСИС разработали нейросеть, способную проверять подлинность изображения лиц.
«Важным этапом разработки решения с использованием машинного обучения является поиск набора данных для обучения моделей. Мы использовали набор данных из 16 500 изображений: подлинных и фейковых с примерно равномерным распределением по типам обмана систем распознавания лиц», — заявила одна из разработчиков Алиса Семёнова.
По её словам, использовались печатные фотографии и изображения на экранах электронных устройств.
На первом этапе распознавания лица применяется предобученная нейросеть MTCNN, которая определяет положение лица. Затем на изображение добавляют специальное поле, 60% от площади которого составляет анализируемое лицо, после чего используется сеть InceptionResnet.
Результаты двух этапов объединяются и проходят через несколько слоёв, чтобы получить окончательный вывод.
