Аналіз методів автентифікації цифрових об’єктів

Abstract

У статтi розглянуто проблему автентифiкацiї цифрових об’єктiв, що має важливе значення для багатьох сучасних технологiй i дослiджень, зокрема розпiзнавання образiв та обробки зображень. Описанi виклики, пов’язанi з аналiзом i класифiкацiєю зображень в умовах зростаючих обсягiв цифрових даних, а також потреба у створеннi ефективних методiв, здатних працювати в реальному часi. Сучаснi технологiї, такi як глибоке навчання та нейроннi мережi, вiдкрили новi можливостi у вирiшеннi цих завдань, забезпечуючи високу точнiсть i продуктивнiсть. Проте залишаються невирiшеними проблеми, пов’язанi з обробкою зображень за поганого освiтлення, рiзноманiтнiстю об’єктiв, потребою у великих навчальних вибiрках i високою обчислювальною складнiстю. Проаналiзовано сучаснi методи розпiзнавання облич, включно з такими, як DeepFace, DeepID, FaceNet, VGG Face, та OpenFace. У статтi наведено порiвняльний аналiз їхньої точностi, особливостей i вимог до обчислювальних ресурсiв. Особливу увагу придiлено використанню глибоких згорткових нейронних мереж у поєднаннi зi спецiалiзованими функцiями втрат, що забезпечують високу точнiсть розпiзнавання. Запропонованi напрями можуть значно розширити можливостi застосування цих технологiй у прикладних задачах.

The article addresses the problem of digital object authentication, which is of great importance for many modern technologies and studies, particularly in image recognition and processing. It describes the challenges associated with image analysis and classification in the context of increasing volumes of digital data, as well as the need to develop efficient methods capable of operating in real-time. Modern technologies, such as deep learning and neural networks, have opened new opportunities for solving these tasks, providing high accuracy and performance. However, unresolved issues remain, including image processing under poor lighting conditions, object diversity, the need for large training datasets, and high computational complexity. The article analyzes contemporary face recognition methods, including DeepFace, DeepID, FaceNet, VGG Face, and OpenFace. A comparative analysis of their accuracy, features, and computational resource requirements is provided. Particular attention is given to the use of deep convolutional neural networks (DCNN) in combination with specialized loss functions, which ensure high recognition accuracy. The proposed directions can significantly expand the applicability of these technologies in applied problems.