Поиск редких данных в задаче распознавания лиц на изображениях

Одной из основных проблем современных нейросетевых дескрипторов в задаче идентификации лиц является малое число обучающих примеров определенного типа: изображения плохого качества, разный масштаб или освещение, лица детей, пожилых людей, редкие расы. В результате точность распознавания оказывается низкой для входных изображений, не похожих на большинство изображений в наборе данных, используемом для настройки метода извлечения признаков. В работе предлагается способ преодоления такой проблемы за счет автоматического обнаружения нетипичных входных изображений на основе введения предварительного этапа их автоматической отбраковки. Для этого используется специальная свёрточная сеть, обученная на наборе редких данных, которые обрабатывались с помощью известных алгоритмов преобразования изображений. Для повышения вычислительной эффективности решение о наличии редкого изображения принимается на основе того же дескриптора лица, который используется в классификаторе. Экспериментальное исследование подтвердило преимущества в точности предложенного подхода для нескольких наборов данных лиц и современных нейросетевых дескрипторов.