Developing a computer vision re-identification system

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorOstapenko, Maksym S.
dc.contributor.authorShtogrina, Olena S.
dc.contributor.authorGloba, Larysa S.
dc.contributor.authorAstrakhantsev, Andrii A.
dc.contributor.authorSiemens, Eduard
dc.date.accessioned2020-11-26T15:54:06Z
dc.date.available2020-11-26T15:54:06Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenBackground. The rapid growth of computational power of machines and amount of data caused exploding usage of computer vision in a large variety of tasks and in particular for people recognition. Objective. The aim of the paper is to propose a computer vision re-identification system based on research. Also improvements for detection and recognition models of the system are made. Methods. We used classical computer vision and deep learning techniques to create the system. Results. The main contribution of the research is a description of the optimal system structure with a trade-of between speed and quality. Furthermore, requirements for an environment are proposed, which allows to set up the system in the real world with guaranteed quality. Conclusions. Real-time computer vision re-identification system was developed and can be used in a production environment which satisfy requirements.uk
dc.description.abstractruПроблематика. Быстрое развитие вычислительных мощностей вычислительных машин и увеличения количества данных стали причинами приобретения популярности компьютерного зрения и большого количества задач. Одно из них - распознавание людей. Цель исследований. Целью статьи, на основе исследований, является предложить систему компьютерного зрения. Также улучшить существующие модели детекции и распознавания, которые входят в систему. Методика реализации. Алгоритмы классического компьютерного зрения и глубинного обучения были использованы для создания системы. Результаты исследований. Главным вкладом исследования является описание оптимальной структуры системы повторной идентификации, в термах скорости и качества. Более того, описаны требования к среде, которое позволит использовать системы в реальных условиях с гарантированным качеством. Выводы. Система компьютерного зрения повторной идентификации, которая является системой реального времени, была разработана. Она может использоваться в реальных условиях.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Швидкий розвиток обчислювальних потужностей обчислювальних машин і збільшення кількості даних стали причинами набуття популярності комп’ютерного зору і великої кількості завдань. Одне з них - розпізнавання людей. Мета досліджень. Метою статті, на основі досліджень, є запропонувати систему комп’ютерного зору. Також покращити існуючі моделі детекції та розпізнавання, які входять в систему. Методика реалізації. Алгоритми класичного комп’ютерного зору та глибинного навчання були використані для створення системи. Результати досліджень. Головним внеском дослідження є опис оптимальної структури системи повторної ідентифікації, в термах швидкості та якості. Більше того, описані вимоги до середовища, яке дозволить використовувати системи в реальних умовах із гарантованою якістю. Висновки. Система комп’ютерного зору повторної ідентифікації, яка є системою реального часу, була розроблена. Вона може використовуватись в реальних умовах.uk
dc.format.pagerangePp. 35-40uk
dc.identifier.citationDeveloping a computer vision re-identification system / Maksym S. Ostapenko, Olena S. Shtogrina, Larysa S. Globa, Andrii A. Astrakhantsev, Siemens Eduard // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2020. – Vol. 11, N. 1(20). – Pp. 35–40. – Bibliogr.: 17 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.12020.35-40
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37668
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation and telecommunication sciences : international research journal, 2020, Vol. 11, N. 1(20)uk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectvideo surveillanceuk
dc.subjectre-identificationuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectвідеоспостереженняuk
dc.subjectповторна ідентифікаціяuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectмашинное обучениеuk
dc.subjectвидеонаблюденияuk
dc.subjectповторная идентификацияuk
dc.subjectкомпьютерное зрениеuk
dc.subjectглубинное обученияuk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleDeveloping a computer vision re-identification systemuk
dc.title.alternativeРозробка системи комп’ютерного зору повторної ідентифікаціїuk
dc.title.alternativeРазработка системы компьютерного зрения повторной идентификацииuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2020_11-1_p35-40.pdf
Розмір:
347.07 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 11, N. 1(20)