Шаповал, Наталія ВіталіївнаРусакова, Лариса Олексіївна2023-04-122023-04-122022Русакова, Л. О. Розпізнавання та відстеження людини в режимі реального часу : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Русакова Лариса Олексіївна. - Київ, 2022. - 100 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54536Магістерська дисертація: 100 сторінок, 36 рисунків, 25 таблиць, 41 посилання, 2 додатки. Актуальність теми полягає у необхідності створення ефективної мережі для виявлення і відстеження людини, яка дозволить значно точніше і швидше обробляти відеокадри. Об’єкт досліджень – відео з людьми, зібрані з камер відеоспостереження. Предмет – методи виявлення та відстеження людини у відеопотоці. Метою роботи є підвищити ефективність виявлення і відстеження людини у відеопослідовностях шляхом удосконалення згорткової нейромережі типу YOLO. Завдання: огляд переваг і недоліків сучасних підходів до розпізнавання об’єктів у відеопотоці; порівняння швидкості й точності нейронних мереж Faster R-CNN, YOLO, SSD, RetinaNet на датасеті HABBOF; розробка гібридної нейронної мережі (дескриптор HOG і YOLO) для виявлення і відстеження людини в режимі реального часу; проведення дослідження ефективності розробленої мережі та порівняти з існуючими аналогами на обраному наборі даних. Основні результати: розроблено мережу для виявлення і одночасного відстеження людини у відеопотоці на основі YOLO; підвищено швидкість і точність виявлення об’єктів мережі YOLO завдяки використанню HOG для витягу ознак. Практичне значення дослідження полягає у створенні нейронної мережі для швидкого і точного виявлення і відстеження людини у системах відеоаналітики. Ключові слова: виявлення об’єктів, відстеження об’єктів, згорткова нейронна мережа, гістограма орієнтованих градієнтів.100 с.ukвиявлення об’єктіввідстеження об’єктівзгорткова нейронна мережагістограма орієнтованих градієнтівMaster Thesis004.93’1