СЕМАНТИЧНА СЕГМЕНТАЦІЯ ЗОБРАЖЕННЯ ОБЛИЧЧЯ В СИСТЕМАХ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ПЕРСОНАЛУ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ ЗОБРАЖЕНЬ - Корченко, Олександр; Терейковський, Олег (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Проблематикою статті є підвищення ефективності засобів біометричної аутентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Показано, що один із основних напрямків підвищення ефективності полягає у вдосконалені процедури виділення контурів обличчя у піддослідному зображенні, результатом застосування якої у більшості відомих випадків є визначення прямокутної області, яка охоплює обличчя. Такий результат не забезпечує точного виділення контурів обличчя та завад при відеореєстрації, зокрема засобів індивідуального захисту, волосся та окулярів. Для подолання цих обмежень доцільним є використання нейромережевих засобів семантичної сегментації, які дозволяють точно виділяти контури обличчя, зону очей, а також області з перекриттями чи фоновими елементами, що значно підвищує точність розпізнавання особи в біометричних системах. Водночас результати аналізу сучасних науково-практичних рішень в області семантичної сегментації засвідчують, що більшість з них не забезпечують можливості ефективного функціонування в умовах об’єктів критичної інфраструктури, що в першу чергу пояснюється недосконалістю методологічного забезпечення. З метою подолання вказаних недоліків в статті запропоновано модель семантичної сегментації зображення обличчя, яка базується на енкодер-декодерній нейромережевій архітектурі з можливістю адаптації конструктивних параметрів до умов застосування на об’єктах критичної інфраструктури. На основі цієї моделі розроблено метод визначення архітектурних параметрів нейромережевої моделі, що передбачає послідовну оцінку умов задачі, вибір базової архітектури, налаштування параметрів енкодера, декодера та навчання, оцінювання ефективності та адаптивну модифікацію структури моделі. Метод дозволяє врахувати вплив низки факторів, зокрема просторових характеристик елементів сегментації, дисбалансу класів, варіативності освітлення, обмежень на обчислювальні ресурси та нормативних вимог. Експериментальні дослідження засвідчили, що застосування запропонованого методу дозволяє скоротити обсяг необхідних експериментів у 2 рази та досягти точності сегментації зображення обличчя на рівні 0,9, що перевищує показники існуючих аналогів приблизно на 10–20%.