تدرس هذه العملة نشر نظام التعرف على الوجوه القائم على التعبئة والتحقق من الهوية الذي تم بناؤه باستخدام نماذج التعلم العميق المدربة مسبقًا. يجمع النظام بين RetinaFace لاكتشاف الوجوه وFaceNet512 لتوليد التعبيرات الوجهية من خلال إطار DeepFace. يتم إجراء التحقق من الهوية عن طريق مقارنة التعبيرات باستخدام تشابه الزاوية مع قيمة حدية ثابتة قدرها 0.7. تم تنفيذ خط الأنابيب الكامل كواجهة برمجة تطبيقات RESTful باستخدام FastAPI بحيث يمكن إجراء التسجيل والتحقق من الهوية من خلال طلبات API بسيطة. تم إجراء التقييم باستخدام مجموعة هوية صغيرة خاضعة للرقابة تتكون من 10 أفراد مسجلين. لكل هوية، تم إجراء تجارب تحقق متكررة تحت ظروف إضاءة داخلية. تم إجراء اختبارات إضافية أيضًا باستخدام صور مطبوعة ورقمية لملاحظة ما إذا كانت المدخلات غير الحية ستقبل بشكل خاطئ. أنتج التنفيذ الحالي متوسط زمن تحقق يبلغ حوالي 11 ثانية لكل طلب عند تنفيذه على أجهزة معالجة مركزية فقط. لم يتم ملاحظة أي قبول خاطئ خلال المحاولات المعتمدة على الصور. تشير النتائج إلى أنه بينما يعمل النظام بشكل موثوق على نطاق صغير، لا يزال استخراج الميزات واكتشاف الوجه يمثلان اختناقات حسابية رئيسية.
درس Srinivasan وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.