ПОРІВНЯЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ВЕКТОРНИХ БАЗ ДАНИХ НА ОСНОВІ ANN ДЛЯ ШВИДКОГО ТА ТОЧНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ У ЦИФРОВІЙ КРИМІНАЛІСТИЦІ

DOI: 10.31673/2409-7292.2025.028437

Анотація

Стрімке зростання обсягів біометричних даних та зростаюча потреба в точній верифікації особи у сфері
цифрової криміналістики зумовили необхідність створення масштабованих та ефективних систем пошуку за
зображенням обличчя. У цій статті представлено порівняльне дослідження п’яти алгоритмів векторного
пошуку — HNSW, Faiss, Annoy, PyNNDescent та Nearest Neighbors — для задач ідентифікації облич на основі
векторних представлень (ембеддингів). Експеримент було спроєктовано з урахуванням умов, наближених до
реальних судово-експертних сценаріїв, із фокусом на таких основних метриках оцінювання, як точність у Top-1,
розподіл коефіцієнтів подібності та час обробки запитів. Усі протестовані методи продемонстрували високу
точність (понад 91%), однак між ними було зафіксовано суттєві відмінності щодо впевненості у збігах та
швидкодії. Faiss показав найвищі показники подібності, що свідчить про кращу точність пошуку, хоча й
потребував значно більше обчислювальних ресурсів. Натомість алгоритми HNSW і PyNNDescent забезпечили
майже миттєву обробку запитів із конкурентоспроможною точністю, проте з вищою варіативністю якості
результатів. Annoy виявився компромісним рішенням, яке поєднує високу точність із низькою затримкою.
Отримані результати підкреслюють важливі компроміси між точністю, впевненістю та ефективністю, надаючи
цінні орієнтири для вибору оптимальних технологій векторного пошуку в системах розпізнавання обличчя у
криміналістиці. Крім того, у межах дослідження запропоновано відтворювану методику бенчмаркінгу, яку можна
застосовувати для подальшого оцінювання біометричних інструментів пошуку в правоохоронній та безпековій
сферах.
Ключові слова: векторний пошук, розпізнавання обличчя, цифрова криміналістика, HNSW, Faiss, Annoy,
PyNNDescent, біометрична ідентифікація.

Перелік посилань
1. Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the Gap to Human-Level
Performance in Face Verification. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR). https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.220.
2. Johnson, J., Douze, M., & Jégou, H. (2019). Billion-scale similarity search with GPUs. IEEE Transactions on
Big Data, 7(3), 535–547. https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2921572.
3. Facebook AI Research. Faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08734.
4. Bernhardsson, E. (2015). Annoy: Approximate Nearest Neighbors in C++/Python. GitHub Repository.
https://doi.org/10.5281/zenodo.3528499.
5. Malkov, Y. A., & Yashunin, D. A. (2020). Efficient and robust approximate nearest neighbor search using
Hierarchical Navigable Small World graphs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 42(4),
824–836. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2018.2889473.
6. McInnes, L., Healy, J., & Melville, J. (2018). UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for
Dimension Reduction. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.03426.
7. Malkov, Y. A., & Yashunin, D. A. (2020). Efficient and robust approximate nearest neighbor search using
Hierarchical Navigable Small World graphs. IEEE TPAMI, 42(4), 824–836. https://doi.org/10.1109/TPAMI.
2018.2889473.
8. Johnson, J., Douze, M., & Jégou, H. (2019). Billion-scale similarity search with GPUs. IEEE Transactions on
Big Data, 7(3), 535–547. https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2921572.
9. Guo, Y., Zhang, L., Hu, Y., He, X., & Gao, J. (2020). Deep learning for image retrieval: Recent progress and
challenges. Pattern Recognition, 104, 107199. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107199 Zhang, L., Lin, Y., & Sun,
M. (2021). Comparative evaluation of large-scale face retrieval systems. Neurocomputing, 443, 164–175.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.059.
10. Bernhardsson, E. (2019). Annoy: Approximate Nearest Neighbors in C++/Python. GitHub/Zenodo. https://
doi.org/10.5281/zenodo.3528499.
11. McInnes, L., Healy, J., & Astels, S. (2020). UMAP and PyNNDescent for high-speed neighbor finding. arXiv
preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.11462.
12. Pedregosa, F. et al. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. JMLR, 12, 2825–2830.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1201.0490 Aumüller, M., Bernhardsson, E., & Faithfull, A. (2020). ANN-benchmarks: A
benchmarking tool for approximate nearest neighbor algorithms. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.
1608.03908.
13. Zhang, R., Wang, D., & Tan, C. (2021). A comparative study of ANN methods in face embedding retrieval.
Journal of Forensic Sciences, 66(4), 1281–1292. https://doi.org/10.1111/1556-4029.14663.
14. Deng, J., Guo, J., Xue, N., & Zafeiriou, S. (2019). ArcFace: Additive angular margin loss for deep face
recognition. CVPR. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00482.
15. Wang, H., Wang, Y., Zhou, Z., Ji, X., Gong, D., Zhou, J., & Liu, W. (2018). CosFace: Large margin cosine
loss for deep face recognition. CVPR. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00482.
16. Huang, Y., Wang, Y., & Chen, C. (2020). CurricularFace: Adaptive curriculum learning loss for deep face
recognition. CVPR. https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00487.
17. Kumar, A., & Singh, R. (2020). Face recognition for crime analysis and suspect identification: A survey. ACM
Computing Surveys, 53(6), 1–37. https://doi.org/10.1145/3417980.
18. Zhong, Y., Zheng, L., Cao, D., & Li, S. Z. (2022). Face re-identification with video surveillance in forensic
scenarios. IEEE TBIOM, 4(3), 371–384. https://doi.org/10.1109/TBIOM.2022.3144896.
19. Choi, J., & Yoon, S. (2021). Forensic triage on smartphones: Machine learning-assisted image retrieval. Digital
Investigation, 37, 301066. https://doi.org/10.1016/j.diin.2021.301066.
20. Bui, T., & Huynh, D. (2020). Person identification from mobile gallery photos. Forensic Science International:
Digital Investigation, 33, 300957. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2020.300957.
21. Savić, M., & Radojević, B. (2019). Forensic-level face retrieval with occlusion handling. Pattern Recognition
Letters, 128, 496–503. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.09.003.
22. Goyal, S., & Katarya, R. (2022). Explainable ANN-based systems for forensic decisions. IEEE Access, 10,
45632–45644. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170081.
23. Sommers, R., & Hernandez-Orallo, J. (2021). Fairness and transparency in face recognition retrieval systems.
Ethics and Information Technology, 23(3), 389–406. https://doi.org/10.1007/s10676-021-09602-w.
24. Wang, L., Song, W., & Tang, Y. (2022). Real-time vector search optimization for edge computing. Journal of
Parallel and Distributed Computing, 164, 27–37. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.03.005.
25. Bhattacharya, S., & Singh, N. (2021). Lightweight ANN frameworks for mobile forensics. Mobile Networks
and Applications, 26(4), 1580–1594. https://doi.org/10.1007/s11036-021-01768-z.
26. O. Mykhaylova, et al., Person-of-Interest Detection on Mobile Forensics Data—AI-Driven Roadmap, in:
Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems, vol. 3654 (2024) 239–251.