Учёные из ПНИПУ предложили модель для точного распознавания изображений с камер видеонаблюдения

Математическая модель от специалистов из Пермского Политеха повысит качество идентификации записей с видеокамер.

Современные модели работают с набором кадров. Действие в каждом снимке анализируется, однако система иногда допускает ошибки из-за скопления людей и объектов вокруг. Чтобы этого избежать, используют векторную модель: она определяет происходящее по точкам в скелете человека. Но и она несовершенна: в модели происходят сбои из-за непредсказуемо сложных поворотов тела. Всё вместе затрудняет работу системы, требует больших объемов памяти от устройства.

Исследователи предложили отказаться от записи лишнего инфошума: например, от данных о положении пальцев рук. Ключевые точки в новой модели — это глаза, плечи, бедра, локти, кисти, колени и ступни. 

«Эксперименты показали, что наша модель и технология нормализации видеоизображений позволили достичь точности распознавания в 95 процентов. А применение первичных данных обеспечивало лишь 35 процентов точности», – комментирует Рустам Файзрахманов, заведующий кафедрой «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, доктор экономических наук.

Несколько промышленных организаций уже заинтересовались наработками учёных.