• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Нейросетевая модель распознавания человека по походке в видеоданных различной природыNeural network model for human recognition by gait indifferent types of video

Соискатель:
Соколова Анна Ильинична
Члены комитета:
Осокин Антон Александрович (Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (Нижний Новгород), кандидат физико-математических наук, председатель комитета), Горбачев Вадим Александрович (Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, кандидат физико-математических наук, член комитета), Крылов Андрей Серджевич (Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, доктор физико-математических наук, член комитета), Мальков Юрий Андреевич (компания Twitter, кандидат физико-математических наук, член комитета), Савченко Андрей Владимирович (Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", доктор технических наук, член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
7/13/2020
Диссертация принята к защите:
10/3/2020 (Протокол №13)
Дисс. совет:
Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:
10/22/2020
Системы видеонаблюдения ежедневно записывают огромные объемы данных, требующие автоматической обработки и анализа. Одна из наиболее актуальных и важных задач в сфере безопасности — идентификация попадающих в кадр людей. При этом черты лица могут быть скрыты или плохо различимы, что приводит к необходимости распознавания по движениям. Диссертационное исследование посвящено решению задачи идентификации человека в видео по походке. Предложен подход к распознаванию, основанный на рассмотрении движения точек фигуры, а именно оптического потока между кадрами видео. Рассматриваются сдвиги точек в окрестностях различных частей тела человека и исследуется их влияние на качество идентификации. Отдельное внимание уделяется многоракурсному распознаванию: предложено два подхода к усилению устойчивости алгоритмов к смене угла съемки. Кроме того, исследуется возможность распознавания человека по данным, получаемым с сенсора динамического зрения, и предлагаются модификации алгоритма для таких данных. Экспериментальная оценка и анализ предложенных алгоритмов подтверждают работоспособность моделей и их превосходство над аналогами.
Диссертация [*.pdf, 14.18 Мб] (дата размещения 7/13/2020)
Резюме [*.pdf, 2.12 Мб] (дата размещения 7/13/2020)
Summary [*.pdf, 3.28 Мб] (дата размещения 7/13/2020)

Отзывы
Отзыв научного руководителя
Сведения о результатах защиты:
Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень кандидата наук (протокол № 2 от 22.10.2020). Решением диссертационного совета (протокол № 15 от 26.10.2020) присуждена ученая степень кандидата компьютерных наук.