Тема выпускной квалификационной работы: <<Разработка системы автоматического восстановления лица человека по частично закрытому маской изображению>>. Проблема распознавания лица человека в медицинской маске на сегодняшний день является весьма актуальной ввиду протекающей пандемии COVID-19. Люди соблюдают рекомендации и применяют защитные средства для органов дыхания, но при этом снижается эффективность имеющихся методов распознавания лиц в общественных местах. В данной работе рассматривается реализация системы восстановления лица человека на основе изображений человека в медицинской маске, которая позволяет на основе односекундного видео в 89% случаев правильно определять человека с фронтальных ракурсов съёмки при помощи эталонной системы распознавания лиц. Проводится анализ разработанной системы и описание основных сценариев использования, а также имеющихся ограничений в текущей реализации.

The subject of the graduate qualification work is <<Development of a system for automatic restoration of a person's face based on an image partially covered by a mask>>. The problem of recognizing the face of a person in a medical mask is currently very relevant due to the ongoing COVID-19 pandemic. People follow the recommendations and use respiratory protective equipment, but the effectiveness of existing face recognition methods in public places is reduced. In this paper, we consider the implementation of a system for restoring a person's face based on images of a person in a medical mask, which allows, based on a 1-second video, in 89% of cases to correctly identify a person from the front camera angles using a state-of-the-art facial recognition system. The developed system is analyzed and the main usage scenarios are described, as well as the existing limitations in the current implementation.