Реализация методов классификации людей по полу и возрасту и их повторной идентификации в видеопотоке с помощью технологий глубокого обучения

Abstract

В настоящее время всё большей популярностью пользуются интеллектуальные системы видеонаблюдения, способные автоматизировать аналитику отслеживаемых объектов. В работе предложены алгоритмы классификации людей по полу и возрасту, а также создания анонимных индивидуальных отпечатков объектов по графическим признакам для обеспечения повторного распознавания. Алгоритмы основаны на использовании методов глубокого обучения на наборах ограничивающих окон треклетов объектов.

Currently, intelligent video surveillance systems capable of automating the analytics of tracked objects are becoming increasingly popular. The paper proposes algorithms for classifying people by gender and age, as well as creating anonymous individual prints of objects based on graphic features to ensure repeated recognition. The algorithms are based on the use of deep learning methods on sets of bounding windows of object tracklets.