Дослідження та розроблення методів і наборів даних для розпізнавання осіб на відеоматеріалах низької роздільної здатності

Abstract

Об’єктом дослідження є сучасні методи та інструменти розпізнавання людей у відеопотоці низької роздільної здатності, зокрема в умовах, наближених до військових, де якість сигналу, шум та стиснення суттєво впливають на ефективність алгоритмів комп’ютерного зору. Метою роботи є проведення комплексного аналізу існуючих дата сетів для детекції людей, розробка інструментів їх уніфікації до формату COCO, створення системи тестування для порівняння моделей, а також формування рекомендацій щодо побудови спеціалізованих дата-сетів, адаптованих до задач розпізнавання в умовах деградованого відео. Методами дослідження є використання згорткових нейронних мереж та архітектур сімейства YOLO для детекції, сучасних алгоритмів трекінгу для аналізу послідовності кадрів, а також розробка програмного інструментарію для автоматичного перетворення різних структур анотацій у формат COCO. Дослідження включає аугментацію та штучне погіршення відео з метою моделювання бойових умов, навчання моделей на різних датасетах та подальший аналіз їхньої ефективності на основі метрик точності та стійкості.