UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE DEEP LEARNING PARA REIDENTIFICAÇÃO DE PESSOAS

Abstract

O problema de reidentificação ao consiste em reconhecer indivíduos de interesse, que apareceram em imagens de uma câmera distinta em algum momento anterior. Este tema tem se mostrado relevante devido a questões de segurança e a evolução das redes de monitoração e vigilância. Porém, muitos desafios ainda estão por ser superados. O presente trabalho explora o problema através de abordagens baseadas em técnicas de deep learning. Foi investigados o desempenho de Redes Neurais Convulsionais sob diferentes instâncias do problema, e foi estudado o efeito sobre a classificação da utilização de diversas técnicas de pré-processamento, variação do número de épocas na fase de treino, número de classes consideradas, e principalmente, o efeito da alimentação de imagens. Os resultados mostram que, mesmo com as dificuldades inerentes ao problema, sob condições de configurações adequadas melhores desempenhos podem ser obtidos.