Нейронная сеть для получения изображений отпечатков пальцев
Я хотела бы поделиться своим проектом под названием GAN-Fing, который я разработала в рамках курсовой работы по изучению генеративно-состязательных сетей (GAN). Эта работа интересна тем, что посвящена генерации синтетических изображений, представляющих собой изображения отпечатков пальцев. Основная цель проекта - исследовать возможности генеративных моделей в создании реалистичных изображений, что может быть полезно в таких областях, как биометрия, компьютерная визуализация и безопасность.
В основе моего проекта лежит архитектура Generative Adversarial Network (GAN), состоящая из двух компонентов: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые, синтетические изображения, а дискриминатор оценивает, насколько реалистичны эти изображения по сравнению с реальными примерами из обучающего набора. Эта структура позволяет двум моделям «состязаться» друг с другом, что и приводит к улучшению качества изображений в процессе обучения.
Генератор представляет собой сверточную нейронную сеть, принимающую на вход случайный шум и дополнительные условия, например, параметры о пальцах, которые следует сгенерировать. Задача генератора - максимизировать вероятность того, что дискриминатор не сможет отличить сгенерированные изображения от реальных.
Дискриминатор, также построенный на сверточных слоях, обучается различать реальные изображения из датасета и поддельные изображения, сгенерированные генератором. Он функционирует как бинарный классификатор, возвращая вероятность того, что изображение является реальным.
Для обучения моделей я использовала специальные наборы данных с изображениями отпечатков пальцев. Эти данные могут быть как собраны из открытых источников, так и созданы искусственно. В данном репозитории нет папки с обучающим датасетом, однако его можно с легкостью собрать самостоятельно. Изображения в датасете должны быть 64х64, количество - 32.
Сначала вам нужно клонировать репозиторий на свой локальный компьютер. Для этого откройте терминал и выполните команду:
git clone https://github.com/kaworururur/GAN-fing.git
После этого перейдите в папку с проектом:
cd GAN-fing
Папку с собранным датасетом из изображений отпечатков пальцев поместите в папку с проектом и измените в файле main.py путь к папке с изображениями на строке fingerprint_data = load_data('fingerprints/').
Запустите файл main.py
Сгенерированные изображения могут использоваться для тестирования систем обработки изображений, разработки биометрических приложений и даже в исследовательских целях, как генеративные обучающие данные для дальнейших экспериментов.