Розпізнавання крадіжок у магазинах на записах камер відеоспостереження за допомогою комбінованої моделі CNN-RNN

Сидоренко, Б. Ю.

Публікація:
Розпізнавання крадіжок у магазинах на записах камер відеоспостереження за допомогою комбінованої моделі CNN-RNN

dc.contributor.author	Сидоренко, Б. Ю.
dc.date.accessioned	2023-06-13T23:04:26Z
dc.date.available	2023-06-13T23:04:26Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	The recognition of human activities through surveillance has numerous applications across various fields. This article presents a proposed approach to identify shoplifting in camera-recorded video data using a neural classifier that combines two neural networks, specifically, convolutional and recurrent networks. The hybrid architecture consists of two parallel streams: initial and processed video fragments (histogram of oriented gradients and optical flow). The convolutional network extracts features from each frame of the video fragment, while the recurrent network processes the temporal information from sequences of frames as features to classify the activity.
dc.identifier.citation	Сидоренко Б. Ю. Розпізнавання крадіжок у магазинах на записах камер відеоспостереження за допомогою комбінованої моделі CNN-RNN / Б. Ю. Сидоренко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : тези доповідей 27-го Міжнародного молодіжного форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 7. – С. 193–194.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23440
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	комбінована модель CNN-RNN
dc.subject	розпізнавання крадіжок у магазинах
dc.subject	запис камери відеоспостереження
dc.title	Розпізнавання крадіжок у магазинах на записах камер відеоспостереження за допомогою комбінованої моделі CNN-RNN
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication