Нейросети помогают в распознавании лиц на мобильных устройствах, анализируя и распознавая черты лица пользователя, идентифицируя его личность и выдавая доступ к смартфону. 4

Процесс распознавания лиц нейросетью включает несколько шагов: 1

1. Обучение модели. 1 Нейросеть обучают на больших наборах фотографий лиц людей — реальных или сгенерированных, с разными причёсками, макияжем и выражениями. 1 Данные предварительно размечают, чтобы компьютер «видел» индивидуальные особенности: пол, возраст, форму глаз и т. д.. 1
2. Детектирование лиц. 1 Чтобы нейросеть могла обработать фотографию, ей нужно понимать, как найти и выделить область лица и его границы. 1 Этот шаг обычно реализуется с помощью алгоритмов компьютерного зрения, например каскадов Хаара. 1
3. Извлечение особенностей. 1 Когда модель определила границы лица, она извлекает его уникальные особенности. 1 Для этого используются алгоритмы свёрточных нейронных сетей (CNN), обученные распознавать черты лица. 1
4. Сравнение с шаблонами. 1 На основе извлечённых особенностей модель сравнивает распознаваемое лицо с имеющейся базой данных. 1
5. Идентификация. 1 Выдает ответ, кто именно изображён на фотографии, и принимает решение. 1

Для повышения точности распознавания и уменьшения ошибок могут быть добавлены дополнительные шаги. 1 Например, тренировочный набор данных с изменением угла съёмки, освещения, с добавленными шумами. 1

Распознавание лиц в мобильных устройствах широко используется в качестве метода аутентификации для различных типов систем и приложений, включая устройства блокировки экрана, подписку на услуги, электронные платежи и т. д.. 4