Нейромережа тепер зможе шукати людей з камер відеоспостереження

Індійські розробники створили нейромережу, яка шукає людей на відеозаписах певного зросту, статі та в одязі певного кольору. Це може дозволити значно звужувати обсяг переглядаючих людиною даних при пошуку людей на відеозаписах, розповідають автори доповіді, який буде представлений на конференції AVSS 2018, інформує Ukr.Media.

Алгоритми розпізнавання людей на відеороликах і фотографіях вже досить сильно розвинені і реально застосовуються для пошуку злочинців або ідентифікації пасажирів. Як правило, ці алгоритми ідентифікують людину тільки за його обличчям, а більш досконалі реалізації також використовують додаткові фактори, такі як ріст, або навіть більш незвичайні, наприклад, поведінкові характеристики. Деякі програми вже вміють виділяти на кадрах лише людину з певним набором параметрів, але вони часто стикаються з проблемами при відокремленні людини від фону, а також з некоректним визначенням зростання через змінену перспективи і інших перешкод.

Група розробників під керівництвом Мехула Равала (Mehul Raval) з Ахмадабадського університету в Індії створила нейромережу, здатну розпізнавати людей на відео і якісно фільтрувати їх на основі декількох ознак. Алгоритм працює в кілька етапів. Спочатку кадри віддаються згортаючій нейромережі Mask R-CNN, яка проводить семантичну сегментацію кадрів і виділяє на них тільки області, в яких знаходяться люди.

Після цього алгоритм починає працювати тільки з цими областями. Спочатку він обчислює зріст людини з урахуванням перспективи на різних кадрах і обчислює середнє значення. Після цього він розбиває тіло на три частини і визначає колір одягу на тулубі, причому він визначає два кольори - основний і додатковий, який використовується при наявності двох або більше людей з схожим основним кольором.

Нещодавно інша група розробників з Індії і Великобританії створила систему на основі дрона, яка може виявляти насильницькі дії серед людей, наприклад, бійки. Вона також працює на основі алгоритму машинного навчання, який навчили визначати характерні для насильства пози.