Работа посвящена верификации состояния глаз для модулей liveness detection на изображениях низкого качества. Шум, размытие и потеря детализации приводят к ошибкам простых признаков, поэтому требуется более устойчивый подход. Сформирован экспериментальный пайплайн и датасет с двумя классами: глаз открыт и глаз закрыт. Предложена компактная сверточная нейросеть для маленьких патчей и быстрого расчета, которая возвращает вероятность открытого состояния и поддерживает пороговое решение. На валидации модель демонстрирует стабильно высокое качество и малое число ошибок. Тесты с размытием и снижением разрешения показывают границы применимости, поэтому на практике нужен контроль качества кадра и отказ от решения при низкой уверенности.

Боцман А.Е. (науч. рук. Кованцев А.Н.) Разработка алгоритма верификации состояния глаз для систем liveness detection на изображениях низкого качества // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17724