В данной работе исследуется явление доменного обобщения и его влияние на обучение модели лицевого антиспуфинга. В процессе работы задача доменного обобщения решалась с помощью архитектуры одностороннего доменного обобщения, для которой наборы данных размечаются по доменам. Исследуются 2 варианта получения разметки доменов – с помощью классических алгоритмов кластеризации и с помощью кластеризации через вариационные автоэнкодеры. Данные подходы сравниваются с бейзлайном архитектуры одностороннего доменного обобщения по набору метрик для валидационных наборов данных.

Мещеряков И.Д., Кабаров В.И., Бузин А.Э. (науч. рук. Шуранов Е.В.) Кластеризация изображений для доменного обобщения в задаче лицевого антиспуфинга // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10834