Методи та засоби розпізнавання статі та віку людини у відеопотоці комп’ютеризованою системою

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню математичних і програмних основ розпізнавання людей за статтю та віком у відеопотоці даних для комп’ютерних систем. Як дескриптор ходи особи використовується енергетичне зображення ходи. Розроблено та представлено власні варіанти алгоритмів розпізнавання статі та віку осіб на кадрах у відеопотоці із застосуванням ознак силуету та руху та їх повторної ідентифікації. Проведені експериментальні дослідження дозволили як виконати відбір найкращих методів і їх гіперпараметрів для функціонування запропонованих алгоритмів, так і покращити загальну якість процесу відеоаналітики. Розроблені алгоритми здатні успішно працювати на даних відеозаписів у загальних міських умовах, а також бути впроваджені в ядро платформи, що забезпечує детектування та трекінг об'єктів на відеозаписах та відеопотоках, знятих за допомогою камери статичного відеоспостереження.

This thesis deals with the study of the mathematical and software foundations of recognizing people by gender and age in a video data stream for computer systems. The energy image of the gait is used as a descriptor of a person's gait. Own variants of algorithms for recognizing the gender and age of people in frames in a video stream using silhouette and motion features and their re-identification have been developed and presented. The experimental studies conducted have allowed both to select the best methods and their hyperparameters for the functioning of the proposed algorithms and to improve the overall quality of the video analytics process. The developed algorithms are able to successfully work on video data in general urban conditions, as well as to be implemented in the core of the platform that provides detection and tracking of objects in video recordings and video streams recorded using a static video surveillance camera.