Мультимодальна нейромережева модель верифікації на основі злиття ознак візуального контексту та просторових атрибутів - Шкіря, С. В.; Андрашко, Ю. В. (Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2026)
У статтi розроблено та дослiджено нову мультимодальну нейромережеву архiтектуру для систем верифiкацiї осiб, що поєднує аналiз вiзуального контексту та просторових атрибутiв. Запропоновано двоетапний пiдхiд. На першому етапi реалiзовано гiбридну згорткову нейромережу, яка використовує попередньо навчену архiтектуру ResNet-50 та кастомну гiлку для екстракцiї вiзуальних ознак, що дозволило досягти точностi 94.52% на наборi даних LFW. На другому етапi розроблено модель глибокого мультимодального злиття, яка додатково iнтегрує багатовимiрний вектор нормалiзованих ключових точок обличчя. Використання сiамської архiтектури з контрастивною функцiєю втрат та алгоритмом Hard Negative Mining забезпечило фiнальну цiльову точнiсть розпiзнавання на рiвнi 96.93%. Експериментально доведено, що глибоке злиття вiзуальних та геометричних ознак суттєво знижує ймовiрнiсть помилок автентифiкацiї порiвняно з унiмодальними та базовими гiбридними пiдходами.