11,8 тыс подписчиков
Прорыв в распознавании людей по силуэту от ученых Центра ИИ МГУ
#наука_мгу
Задача реидентификации (распознания силуэтов людей) является важной как с точки зрения науки, так и практики. Ее суть заключается в поиске похожих людей на разных камерах видеонаблюдения в разные моменты времени. Алгоритмы реидентификации используются в умных городах и системах интеллектуальной видеоаналитики, например, при поиске злоумышленников по их силуэтам или улучшении показателей бизнеса (анализ очередей и построение тепловых карт движения покупателей).
На камерах видеонаблюдения далеко не всегда видно лица людей, поэтому часто бывает необходим анализ их силуэтов. Однако современные методы распознавания силуэтов далеки от аналогичных подходов к распознаванию лиц с точки зрения их точности. Основная причина огромной разницы в точности между этими классами алгоритмов заключается в крайне малом количестве данных для обучения методов реидентификации. Прежде всего, это связано со спецификой задачи — она подразумевает изображения одного и того же человека с разных камер и ракурсов в разные моменты времени (многокамерные данные). Наборы данных такого рода сложно собрать и разметить.
Ученым Центра ИИ МГУ совместно с компанией Tevian удалось свести эту разницу в качестве к минимуму за счет нового подхода к обучению алгоритмов искусственного интеллекта. В своей работе авторы представили метод DynaMix, в котором используется идея обучения на «смеси» разнородных данных. Ученые предложили во время обучения подмешивать к основным многокамерным данным дополнительные более простые изображения людей, и за счет их стилистического разнообразия повысить качество решения основной задачи.
Эксперименты авторов показали, что предложенный подход позволяет двукратно улучшить качество реидентификации людей. Тем самым достигнутые учеными результаты открывают направление для создания прикладных алгоритмов интеллектуальной видеоаналитики в сфере умных городов, безопасности и ритейла.
Представленный метод DynaMix был опубликован авторами в рецензируемом журнале Neurocomputing, входящем в ТОП-55 мирового рейтинга журналов в области искусственного интеллекта.
1 минута
14 января