Застосування методів реідентифікації осіб для аналізу матеріалів систем відеоспостереження

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРодіонов, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorМерзлікіна, Поліна Миколаївна
dc.date.accessioned2020-02-03T12:20:13Z
dc.date.available2020-02-03T12:20:13Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenDiploma work: 49 pages, 17 figures, 3 tables, 20 references. The goal of the diploma thesis is to build a method for person re-identification on video by using neural networks methods. The object of research is video materials from a surveillance video camera. The subject of the research is human detection, multi-object tracking, and person re-identification algorithms, based on deep neural networks. Research methods used in this thesis are deep neural network models and image manipulation programming libraries. The results of the study offer a combination of methods based on artificial intelligence for automated analysis in the video surveillance systems. The results of this qualification work allowed receiving primary statistics of a number of people in the video, make an evaluation of human detection and tracking algorithms performance on video material, and to identify most often found people in the camera field of view.uk
dc.description.abstractukЗагальний обсяг роботи 49 сторінок, 17 рисунків, 3 таблиці, 20 бібліографічних найменувань. Метою роботи є побудова методу реідентифікації осіб на відео з використанням нейронних мереж. Об’єктом дослідження є відеоматеріали камер відеоспостереження. Предметом дослідження є алгоритми виявлення, відстежування та реідентифікації об’єктів на основі глибинного навчання. Методами дослідження є моделі штучних нейронних глибинних мереж, програмні бібліотеки для роботи з зображеннями. Результати роботи пропонують комбінацію методів для автоматизації обробки матеріалів систем відеоспостереження, що мають за основу застосування методів штучного інтелекту. Виконання даної кваліфікаційної роботи дозволило отримати первісну статистику кількості осіб, оцінити якість застосування алгоритмів виявлення та відстежування осіб для відеоматеріалу, та визначити осіб, які найчастіше з’являлись у полі зору відеокамери.uk
dc.format.page48 с.uk
dc.identifier.citationМерзлікіна, П. М. Застосування методів реідентифікації осіб для аналізу матеріалів систем відеоспостереження : дипломна робота … бакалавра : 6.170101 Безпека інформаційних і комунікаційних систем / Мерзлікіна Поліна Миколаївна. – Київ, 2019. – 48 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31293
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectреідентифікація осібuk
dc.subjectвиявлення об’єктівuk
dc.subjectвідслідковування декількох об’єктівuk
dc.subjectглибинні нейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectperson re-identificationuk
dc.subjectobject detectionuk
dc.subjectmulti-object trackinguk
dc.subjectdeep neural networksuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleЗастосування методів реідентифікації осіб для аналізу матеріалів систем відеоспостереженняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Merzlikina_bakalavr.pdf
Розмір:
1.92 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи