Идентификация человека по походке в видео

Contact person: Anton S. Konushin (ktosh@graphics.cs.msu.ru)

Идентификация человека в данных видеонаблюдения является важной задачей для обеспечения безопасности и противодействия терроризму. Однако наиболее распространѐнные и отработанные методы биометрической идентификации, такие как распознавание по лицу, имеют ограниченное применение и не могут использоваться в целом ряде реальных сценариев. Например, при наблюдении нескольких людей, одетых в похожую одежду (униформу), с закрытыми лицами (масками), отличить одного друг от друга можно только по походке, жестам или комплекции (размерам и форме тела). Методы распознавания по походке активно исследуются с середины 90х годов. Наиболее перспетивным подходом, обеспечивающим наибольшее качество распознавания в настоящее время является трѐхмерный модельный подход, в котором измеряются статические и динамические характеристики движения конечностей человека в трѐхмерных координатах. Измерение этих характеристик требует определения позы человека, т.е. положения всех основных суставов в каждый момент времени. На данный момент это возможно только с помощью трѐхмерных сенсоров или многокамерных систем, работающих в контролируемых условиях. Распознавание по походке в данных обычного видеонаблюдения невозможно из-за низкой точности определения позы человека в видео. Основной задачей проекта является как раз развитие методов определения позы человека по видео на основе порождающего подхода, что должно повысить точность определения позы и повысить качество
идентификации по походке и жестам. Использование порождающего подхода одновременно позволяет оценить параметры формы человека, что даст возможность использовать распознавание по комплекции. Второй задачей проекта является исследование нейросетевых методов для распознавания по походке, которые уже хорошо зарекомендовали себя для распознавания по лицу, но из-за ряда проблем невозможно напрямую применить для распознавания по походке.

Projects

Team

  • Соколова Анна
  • Петров Илья
  • Владимир Гузов

    Acknowledgements

    Работа выполняется при поддержке гранта РФФИ №16-29-09612 офи-м "Исследование и разработка методов биометрической идентификации человека по походке, жестам и комплекции в данных видеонаблюдения" на 2016-2018 год.