Reconhecimento eficiente de vários tipos marcha através do Fast RCNN e da remoção sombras: múltipla ... sombras classificação usando

Este livro apresenta um sistema eficiente de reconhecimento de marcha múltipla utilizando remoção de sombras e técnicas de classificação baseadas em Fast RCNN. O reconhecimento de marcha identifica indivíduos através de padrões de caminhada, mas sombras, mudanças de iluminação e variações de vestuário reduzem a precisão. Para superar estes problemas, é proposto um modelo SDR-RAN baseado em Aprendizagem Profunda (Deep Learning) para deteção de sombras, remoção e retoque de imagem (image inpainting). O modelo utiliza GhostNet, normalização por lotes (batch normalization) e ReLU Paramétrico para uma extração eficaz de características. O CRANN restaura as regiões de sombra utilizando informações de fundo. Além disso, é desenvolvido um modelo Faster RCNN com RPN e agrupamento fuzzy K-means para uma classificação precisa da marcha. Os resultados experimentais mostram um desempenho de reconhecimento melhorado para aplicações de vigilância.