Riconoscimento efficiente di più tipi di andatura tramite Fast RCNN e rimozione delle ombre [Italian]

By Amanulla Khan M, Selvaperumal S, Syed Musthafa Gani S

Questo libro presenta un sistema efficiente di riconoscimento dell'andatura multipla che utilizza la rimozione delle ombre e tecniche di classificazione basate su Fast RCNN. Il riconoscimento dell'andatura identifica gli individui attraverso i modelli di camminata, ma le ombre, i cambiamenti di illuminazione e le variazioni di abbigliamento riducono la precisione. Per superare questi problemi, viene proposto un modello SDR-RAN basato su Deep Learning per il rilevamento delle ombre, la rimozione e l'image inpainting. Il modello utilizza GhostNet, la normalizzazione batch e la ReLU parametrica per un'efficace estrazione delle caratteristiche. CRANN ripristina le regioni d'ombra utilizzando le informazioni di sfondo. Inoltre, viene sviluppato un framework Faster RCNN con RPN e clustering fuzzy K-means per una classificazione accurata dell'andatura. I risultati sperimentali mostrano prestazioni di riconoscimento migliorate per applicazioni di sorveglianza.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6630217195
• ISBN13: 9786630217193
• Release Date: July 2026
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 144 Pages
• Weight: 0.44 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"