ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

А. Д. Ульев, В. Л. Розалиев, А. В. Заболеева-Зотова, Ю. А. Орлова "Интеллектуальная система видеонаблюдения за поведением человека"

Аннотация.

В статье описана интеллектуальная система видеонаблюдения за поведением человека и дан краткий обзор систем со сходными функциональными характеристиками. Представлена совокупность методов и алгоритмов автоматического распознавания изображений человека, его идентификации и анализа поведения по двигательной активности с использованием каскада нейронных сетей. Предложена технология захвата изображения человека и отслеживания его передвижений между видеокамерами.

Ключевые слова: видеоизображение, распознавание позы человека, двигательная активность, мониторинг поведения, интеллектуальная система, искусственные нейронные сети

Стр. 21-32.

DOI 10.14357/20718594200403

Литература

1. Дополняя интеллект. URL: https://ntechlab.ru/ (дата обращения: 31.03.2020).
2. Видеонаблюдение в аэропорту. URL: URL: https://cabling.ru/otraslevye-resheniya/videonablyudenie-v-aeroporte/   (дата обращения: 31.03.2020).
3. Подсчет людей для принятия обоснованных решений. URL: https://www.axis.com/ru-ru/products/axis-people-counter (дата обращения: 31.03.2020).
4. Система подсчета посетителей. URL: https://www.watcom.ru/products/sistema_podscheta_posetiteley/ (дата обращения: 31.03.2020).
5. Zaboleeva-Zotova A.V., Bobkov A.S., Orlova Y.A., Rozaliev V.L., Polovinkin A.I. Automated identification of human emotions based on analysis of body movements // Proceedings of the IADIS International Conferences - Interfaces and Human Computer Interaction 2013, IHCI 2013 and Game and Entertainment Technologies 2013. 2013. P. 299-304.
6. Cao Z., Simon T., Wie S.-E., Sheikh Y. Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields. URL: http://arxiv.org/abs/1611.08050 (дата обращения: 31.03.2020).
7. Insafutdinov E., Pishchulin L., Andres B., Andriluka M., Schiele B. Deepercut: A deeper, stronger, and faster multi-person pose estimation model. URL: https://arxiv.org/pdf/1605.03170 (дата обращения: 31.03.2020).
8. Применение распознавания лиц в различных сценариях. URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/cognitive-services/face/#demo (дата обращения: 31.03.2020).
9. Zaboleeva-Zotova A.V., Bobkov A.S., Rozaliev V.L., Petrovsky A.B. Automated identification of human emo-tions by gestures and poses // Proceedings of the 1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence, BRICS-CCI 2013. 2013. P. 300-303.
10. Kanazawa A., Black M.J., Jacobs D.V., Malik J. End-to-end Recovery of Human Shape and Pose. URL: https://arxiv.org/abs/1712.06584v1 (дата обращения: 31.03.2020).
11. Iqbal U., Gall J. Multi-person pose estimation with local joint-to-person associations [Electronic resource]. URL: https//arxiv.org/abs/1608.08526v2 (дата обращения: 31.03.2020).
12. Cao Z., Simon T., Wei S.-E., Sheikh Y. Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields. URL: https://arxiv.org/abs/1611.08050v2 (дата обращения: 31.03.2020).
13. Осипова Ю.А., Лавров Д.Н. Применение кластерного анализа методом k-средних для классификации текстов научной направленности // Математические структуры и моделирование. 2017. №3. С. 108-121.
14. Хорунжий М.Д. Метод количественной оценки цветов различий при восприятии цифровых изображений // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2008. №1. С. 80-88.
15. Ульянова О.А. Психологические особенности продавцов-консультантов сетевого маркетинга // Вестник Самарской гуманитарной академии. Серия: Психология. 2013. №1. С. 27-41.
16. Москвин А.А., Шишкин А.Г. Применение методов глубокого обучения для распознавания эмоционального состояния человека на видеоизображении // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. №2. С. 3-14.
17. Rozaliev V., Guschin R., Orlova Yu., Zaboleeva-Zotova A., Berdnik V. The method for searching emotional content in images based on low-level parameters with using neural networks // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. V. 848. P. 260-265.