Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/32397Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Игнатьева, С. А. | ru_RU |
| dc.contributor.author | Ihnatsyeva, S. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-06-28T12:24:52Z | - |
| dc.date.available | 2022-06-28T12:24:52Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Игнатьева, С. А. Принципы организации и анализ подходов к повышению точности повторной идентификации людей в распределенных системах видеонаблюдения / С. А. Игнатьева // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2022. - № 4. - С. 13-25. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/32397 | - |
| dc.description.abstract | Приведена классификация существующих систем повторной идентификации по таким критериям, как тип системы, количество и вид запросов, время работы. Рассмотрена общая схема, отражающая основной принцип работы систем повторной идентификации, а также основные подходы и методы для решения этой задачи с использованием сверточных нейронных сетей. Выполнено исследование существующих способов повышения точности работы алгоритмов и систем повторной идентификации. Проведен анализ влияния выбора гиперпараметров при обучении сверточных нейронных сетей на эффективность и динамику обучения алгоритма повторной идентификации. | - |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Полоцкий государственный университет | ru_RU |
| dc.relation.ispartof | Веснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукі | be_BE |
| dc.relation.ispartof | Herald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciences | en_EN |
| dc.relation.ispartof | Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки | ru_RU |
| dc.rights | open access | ru_RU |
| dc.title | Принципы организации и анализ подходов к повышению точности повторной идентификации людей в распределенных системах видеонаблюдения | ru_RU |
| dc.title.alternative | Organization Principles and Approaches Analysis to Improving the Person Re-Identification Accuracy in Distributed Video Surveillance Systems | - |
| dc.type | Article | ru_RU |
| dc.description.alternative | The paper presents a classification of existing re-identification systems according to such criteria as system type, requests number and type, and operating time. The general scheme is discussed, which reflects the basic operation principle of re-identification systems, and the main approaches and methods for solving this problem using convolutional neural networks are considered. The study ways existing to improve re-identification algorithms and systems accuracy has been carried out. The influence analysis hyperparameters choice in convolutional neural networks training on the efficiency and dynamics re-identification algorithm training is carried out. | - |
| dc.citation.spage | 13 | ru_RU |
| dc.citation.epage | 25 | ru_RU |
| dc.identifier.doi | 10.52928/2070-1624-2022-38-4-13-25 | - |
| Appears in Collections: | 2022, № 4 | |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.