Метод повышения устойчивости систем распознавания лиц с использованием аугментации и генеративных моделей

В работе представлена улучшенная методика регистрации пользователей в системах аутентификации на основе распознавания лица без пароля. Предложенный подход включает в себя расширение обучающего множества с помощью техник аугментации изображений, включая как геометрические преобразования, так и синтетические модификации внешности, сгенерированные нейросетями. Это позволяет повысить устойчивость системы к изменениям внешности пользователя и условиям съёмки. Реализованное решение интегрировано в клиент-серверную архитектуру с использованием сверточной нейронной сети ResNet для извлечения признаков и системы управления базами данных PostgreSQL для хранения эмбеддингов. Экспериментальная оценка на открытом датасете продемонстрировала существенное улучшение точности верификации и стойкости к внешним изменениям по сравнению с системой без аугментации.