• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Нейросетевая модель распознавания человека по походке в видеоданных различной природы Neural network model for human recognition by gait indifferent types of video Кандидатская диссертация Ученая степень НИУ ВШЭ

Соискатель:Соколова Анна Ильинична
Руководитель:Конушин Антон Сергеевич (др. работы под рук-вом)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:13.07.2020
Дисс. совет:Совет по компьютерным наукам


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 Mb] (дата размещения 13.07.2020)
Резюме [*.pdf, 2.12 Mb] (дата размещения 13.07.2020)
Summary [*.pdf, 3.28 Mb] (дата размещения 13.07.2020)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации



Отзывы:
Отзыв научного руководителя
Ключевые слова: Визуальное распознавание, задачи идентификации человека, оптический поток, сенсор динамического зрения, системы видеонаблюдения