Несмотря на широкое применение во многих областях, точная и эффективная идентификация деятельности человека продолжает оставаться интересной исследовательской проблемой в области компьютерного зрения. В настоящее время проводится много исследований по таким темам, как распознавание активности пешеходов и способы распознавания движений людей с использованием данных глубины, трехмерных скелетных данных, данных неподвижных изображений или стратегий, использующих пространственно-временные точки интереса. Это исследование направлено на изучение и оценку подходов DL для обнаружения человеческой активности на видео. Основное внимание было уделено нескольким структурам для обнаружения действий человека, которые используют DL в качестве своей основной стратегии. В зависимости от приложения, включая идентификацию лиц, идентификацию эмоций, идентификацию действий и идентификацию аномалий, прогнозы появления людей разделены на четыре различные подкатегории. В литературе было проведено несколько исследований, основанных на этих распознаваниях для прогнозирования поведения и активности человека в приложениях видеонаблюдения. Сравнивается современное состояние методов DL для четырех различных приложений. В этой статье также представлены области применения, научные проблемы и потенциальные цели в области распознавания человеческого поведения и активности на основе DL.
На основе проведенных исследований автоматизированных систем управления промышленных предприятий в работе предложена математическая модель аутентификации персонала с использованием технологии формирования и обработки гетерогенного потока, содержащего с источников видеонаблюдения в трафике видеоданных фотографические идентификационные признаки персонала. Отличительной особенностью модели являются операторы переходов и выходов, направленные на формирование сигнала управления по результатам обработки агрегированного потока видеоданных, выделении кадров-вставок, несущих фотографические идентификационные признаки о персонале, сегментации пространства изображения, необходимого для аутентификации персонала в интегрированной системе контроля и управления доступом, а также применение технологий по восстановлению видеопотока. Разработана методика идентификации кадров-вставок в гетерогенном потоке видеоданных, базирующаяся на оценке суммарной дифференциальной экстремальной яркости кадров-сверток, анализе гистограмм изображений кадров по коэффициентам корреляции и полиномам Чебышевской аппроксимации, отличающаяся использованием динамического порога при идентификации кадров и принятия решения об их классе на основе мажоритарного способа обработки данных. Представлены результаты имитационного моделирования процесса аутентификации персонала на основе предложенных модели и методик, позволяющие оценить эффективность визуальной аутентификации персонала при выполнении требований достоверности принятия решения и ограничения пропускной способности сети передачи данных.
1 - 2 из 2 результатов