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

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.