Метод ідентифікації відбитків пальців на основі згорткових нейронних мереж

Запропоновано передовий метод ідентифікації відбитків пальців, оснований на технології згорткових нейронних мереж (CNN). У роботі детально описано процес роз- роблення та впровадження спеціалізованої архітектури CNN для виявлення і верифіка- ції автентичності відбитків пальців. Використання комплексного набору даних Socofing дало змогу глибоко проаналізувати здатність моделі розрізняти справжні та імітовані відбитки пальців. Точність моделі вражає – до 98,964 %. Особливу увагу звернено на аналіз помилок, зокрема відсоток помилкового виявлення та пропускання, що вказує на потенційні напрями подальшого удосконалення. Окрім висвітлення технічних аспектів і високої точності ідентифікації, у статті також розглянуто потенційні виклики та об- меження, з якими можна зіткнутися, використовуючи метод. Це проблеми, пов’язані з незбалансованістю та різноманітністю даних у наборі Socofing, а також обмеження, пов’язані з обчислювальними ресурсами під час навчання глибоких нейронних мереж. Висвітлено потенційні способи оптимізації моделі, зокрема, зосереджено увагу на зменшенні відсотка помилкового пропускання, що може покращити досвід користувача під час автентифікації. У завершальній частині статті наголошено на важливості пода- ної роботи для сфери безпеки, де критично потрібна точна аутентифікація зображень відбитків пальців. Отримані результати можна вважати міцним підґрунтям для майбут- ніх наукових розробок у цьому напрямі. Також звернено увагу на необхідність система- тичного оновлення та модифікації моделі з метою її адаптації до постійно вдосконалю- ваних методик імітації, що забезпечить її довгострокову релевантність та ефективність.