МЕТОДЫ УСТОЙЧИВОГО АНАЛИЗА ЛИЦ В НЕКООПЕРАТИВНЫХ УСЛОВИЯХ: ПРИМЕНЕНИЕ В КОНТРРАЗВЕДКЕ

Мабу Моисе Эрманн

Современные системы распознавания лиц сталкиваются с критическими ограничениями в контрразведывательных задачах из-за неконтактных субъектов и ухудшенных условий захвата изображений. Это исследование решает фундаментальную научную проблему количественной оценки и преодоления деградации производительности, которая возникает, когда системы распознавания лиц сталкиваются с преднамеренными методами избегания, совмещёнными с неблагоприятными факторами окружающей среды. Мы разработали новую архитектуру, состоящую из трёх компонентов: условного извлечения признаков (CFE), модуля обнаружения избегания (EDM) и адаптивного обучения с учётом контекста (CATL). Эксперименты проводились с использованием нашего набора данных SecureFace (12 900 изображений) с оценкой производительности по 17 методикам избегания и 9 вариантам изменений окружающей среды, измеряемыми по стандартным и оперативно-значимым метрикам. Наш подход достиг точности 89,4% на данных, собранных в полевых условиях, по сравнению с 51,7–72,3% для методов современного уровня, демонстрируя улучшение на 42,7% в отношении методов избегания. Система сохраняла работу в режиме реального времени (21,3 кадра в секунду), достигая точности 75,8% на средних дистанциях (8 м), по сравнению с 58,7% для лучшего базового метода. Исследование вносит новые теоретические и практические вклады: (1) формализация распознавания лиц в условиях враждебного воздействия, (2) механизмы адаптации с учётом контекста, доказавшие свою эффективность в реальных сценариях, и (3) методы реализации, пригодные для внедрения в оперативных условиях. Улучшение производительности было наиболее значительным в сценариях со средней дистанцией (3–8 м) и при использовании физических методов избегания, что позволяет устранить критические пробелы в текущих системах.

Ключевые слова:анализ лица, неблагоприятные условия, обнаружение уклонения, перенос обучения, контрразведка, распознавание в неконтролируемых условиях, обучение с учетом контекста, адаптивное извлечение признаков, приложения в области безопасности, оценка устойчивости.