Поиск и распознавание лиц на исторических фотографиях

Работа посвящена разработке системы распознавания и верификации лиц на исторических (дореволюционных и довоенных) фотографиях. В работе проводится обзор существующих методов распознавания лиц. Рассматривается модель сиамской нейронной сети в качестве основной архитектурой для разработки системы. Описывается программная реализация модели сиамской нейронной сети на языке программирования Python с использованием фреймворков TensorFlow и Keras. Рассматриваются три варианта обучения модели сиамской нейронной сети. Были проведена процедура подготовки данных. Из набора данных был собран размеченный набор обучающих примеров. Модель была протестирована и улучшена с помощью метода дообучения нейронных сетей. Максимальной точностью, которой удалось добиться в ходе выполнения работы, является 94%. Методы распознавания графических образов можно использовать для решения генеалогических задач, таких как поиск родственных связей, поиск информации о живых и погибших родственниках и т.д. Для жителей России и стран СНГ такие задачи актуальны связи с историческими событиями последних ста лет. Также приводятся результаты численных экспериментов по исследованию и сравнению предложенных методов.