Matej Vitek je doktorski študent in mladi raziskovalec na FRI. Je član Laboratorija za računalniški vid, kjer pod mentorstvom prof. dr. Petra Peera in somentorstvom prof. dr. Vitomirja Štruca raziskuje na področju biometrije, bolj natančno prepoznave ljudi na podlagi beločnice. Na Dnevu fakultete 2023 je za njegovo delo tudi prejel nagrado oz. posebno priznanje za raziskovalno delo za revijski prispevek z naslovom Exploring bias in sclera segmentation models: a group evaluation approach,  članek pa se je uvrstil tudi med 25 najbolj branih člankov revije IEEE Transactions on Information Forensics and Security.

Z Matejem smo se pogovarjali o njegovih izkušnjah z doktorskim študijem in raziskovalnem delu.

Kako je pri tebi dozorela odločitev za doktorski študij?

Že od nekdaj me zanima znanost, tako da izbira ni bila težka. Še posebej pa ne, ko sem se tekom pisanja diplome in magisterija precej dobro ujel z mentorjem (prof. dr. Peter Peer). Ko sem razmišljal o vpisu na doktorski študij, se je pri Petru ravno odprlo mesto mladega raziskovalca, tako da sem se brez kakšnih posebnih pomislekov prijavil na razpis.

Kaj je tvoje raziskovalno področje?

Moje raziskovalno področje je biometrija, torej prepoznava ljudi po telesnih karakteristikah. Ukvarjam se s prepoznavo ljudi po očeh, torej na podlagi teksture, barvne informacije in struktur v šarenici, periokularni regiji in beločnici. Sicer pa me zanima tudi širše področje biometrije, vključno z zadevami, ki so dandanes precej aktualne, kot je deidentifikacija in pristopi za ohranjanje zasebnosti (s katerimi se ukvarjajo tudi sodelavci v laboratoriju) in pa detekcija globokih ponaredkov (deep fake detection), predvsem na področju zvočnih posnetkov. O video ponaredkih se namreč veliko več govori in so zato tudi bolj aktivno polje raziskav, čeprav je precej lažje zanesljivo proizvesti dober ponaredek zvočnega posnetka, kar se je v zadnjem času izkazalo za precej nevarno stvar.

S čim se trenutno ukvarjaš?

Predvsem se posvečam študiju beločnice, kjer gre za mlajše, manj raziskano področje, ki je zato bolj zanimivo za raziskave. Trenutno delam na lahkih modelih za razpoznavo. Z drugimi besedami, ukvarjam se s pristopi za razpoznavo ljudi na podlagi beločnice, ki lahko delujejo tudi na manj zmogljivi strojni opremi, kot je npr. prisotna v pametnih telefonih, na očalih za navidezno/obogateno resničnost (VR/AR), ipd. Večina obstoječih pristopov namreč temelji na velikih nevronskih/konvolucijskih mrežah, ki za poganjanje na takih napravah niso primerne.

V letu 2023 si na Dnevu FRI prejel posebno priznanje oz. nagrado za raziskovalno delo za revijski prispevek z naslovom Exploring bias in sclera segmentation models: a group evaluation approach. Kaj so najbolj zanimivi zaključki tega prispevka?

V prispevku smo raziskovali pristranskost pristopov za segmentacijo beločnice, torej kako dobro moderni pristopi delujejo na različnih demografskih skupinah. O pristranskosti biometričnih sistemov se zadnje čase precej govori, odkar je ameriški NIST pokazal, da obrazna razpoznava, ki jo ponujajo večji igralci na ameriškem trgu, precej slabše razpozna črnce in vzhodne Azijce kot pa bele Američane ter da deluje slabše na ženskah kot na moških. V študiji smo pokazali, da, čeprav razlike niso tako hude kot pri obrazni razpoznavi, tudi pri beločnici pride do razlik v delovanju na demografskih skupinah, predvsem ko primerjamo različne etnične pripadnosti. Pokazali smo tudi, da pristranskost ni le posledica količine učnih podatkov, ki jo imamo na voljo za vsako etnično skupino. Končno pa smo pokazali še pozitivni rezultat, namreč da izboljšava delovanja posameznih modelov v splošnem tudi vodi v manjšo pristranskost modelov, kar v splošnem sicer ni nujno res, saj lahko do izboljšave delovanja pride le na eni skupini, kar še poveča pristranskost modela. To pomeni, da z izboljšavo modelov, ki pride z nadaljnjimi raziskavami na področju, lahko pričakujemo tudi manj pristranske modele. Kljub temu pa pristranskost ostaja nekaj, na kar moramo pri razvoju modelov za biometrično razpoznavo paziti.

Koliko so rezultati uporabni v praksi?

Naša raziskava (skupaj z obstoječimi) kaže, kako pomembno je, da smo pri razvoju sistemov za biometrično razpoznavo pozorni na pristransko delovanje posameznih delov sistema. Ta pristranskost ima lahko v praksi resne posledice, saj se taki sistemi uporabljajo v policijskih raziskavah, sodnih postopkih in podobnih družbenih namenih, kjer je lahko razlikovanje med demografskimi skupinami izredno problematično.

Kaj si želiš početi po študiju?

Po zaključenem doktoratu nameravam (vsaj zaenkrat) ostati na fakulteti kot raziskovalec in pedagog.

Kaj bi svetoval vsem, ki se odločajo o nadaljevanju študija na FRI na doktorski ravni?

Če vas zanima znanost; če želite spoznati tehnološke preboje preden pridejo na trg in v javnost; če bi se radi poglobili v najzanimivejša področja računalništva; če si želite biti del raziskovalne ekipe z ogromno količino znanja in izkušenj ter izredno sproščenim vzdušjem; potem se nam pridružite kot doktorski študent v Laboratoriju za računalniški vid (LRV)! Za ostale laboratorije pa ne bom obljubljal, čeprav gotovo tudi za njih veljajo številne od zgoraj naštetih točk.

---

Tudi vas zanima raziskovanje? Vabljeni, da se nam pridružite na Informativnem dnevu za doktorski študijski program Računalništvo in informatika, ki bo v sredo, 3. aprila 2024, ob 16.00 v predavalnici 19, Fakultete za računalništvo in informatiko,Večna pot 113, Ljubljana.