Using a lightweight Siamese neural network for generating a feature vector in a vascular authentication system

В статье анализируется возможность использования сиамской сверточной нейросети для решения задачи васкулярной аутентификации на встраиваемой аппаратной платформе с ограниченными вычислительными ресурсами (Orange Pi One). Выполнен краткий обзор современных методов вычисления векторов признаков изображений, применяемых в задачах классификации, сравнения или поиска изображений по контенту: на основе вариационных рядов (гистограмм), локальных дескрипторов, дескрипторов особых точек, дескрипторов на основе хэш-функций, нейросетевых дескрипторов. Предложена архитектура биометрической системы аутентификации по изображениям ладоней в видимом и ближнем ИК-спектрах на основе сиамской сверточной нейросети. Разработанное программное решение позволяет использовать сиамскую нейросеть в режимах «полная сеть» (используются оба симметричных канала нейросети) и «половина нейросети» (используется только один канал) для сокращения времени сравнения векторов биометрических данных зарегистрированных пользователей биометрической системы аутентификации. Показаны преимущества нейросетевых признаков, заключающиеся в универсальности, масштабируемости и конкурентоспособности, в том числе на встраиваемых аппаратно-программных решениях с ограниченными вычислительными ресурсами при отсутствии графических ускорителей. Исследования показали возможность повышения качества классификации изображений ладоней с 0,929 до 0,968 по метрике «overall accuracy» при использовании сиамской нейросети вместо метода перцептивного хэширования при сопоставимом времени определения зарегистрированной в биометрической системе аутентификации персоны. В экспериментах осуществлялся поиск по базе данных из 2000 изображений для 400 персон