Нейросеть обучили искать людей по росту и полу

Алгоритм распознавания работает в несколько этапов. Сначала кадры фильтрует сверточная нейросеть Mask R-CNN. Ее задача — провести семантическую сегментацию кадров и выделить только те области, в которых есть люди. Дальше сеть работает только с этими областями.

Сначала алгоритм вычисляет рост человека. Это происходит с учетом перспективы на разных кадрах: так сеть получает среднее значение. После этого тело человека условно делится на три части, чтобы определить цвет одежды. При этом сеть работает с двумя цветами — основным и дополнительным, — чтобы отсечь двух или более людей, одетых приблизительно одинаково. Если не хватило и этих отсечек, сеть может отфильтровать оставшихся людей по полу, описали работу алгоритма разработчики из Ахмадабадского университета.

При испытаниях сеть уже корректно распознала 28 из 41 человека. При этом для 19 из них доля кадров с корректным распознаванием была больше 60%. В дальнейшем алгоритм работы сети будет только совершенствоваться.