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Da Sicherheit eines der grundlegenden menschlichen Bedürfnisse ist, benötigen wir Sicherheitssysteme, die verhindern können, dass Verbrechen geschehen. Im Allgemeinen werden Überwachungsvideos verwendet, um die Umgebung und das Verhalten von Menschen an einem bestimmten Ort zu beobachten. Überwachungsvideos können jedoch nur verwendet werden, um Bilder oder Videos aufzuzeichnen, ohne zusätzliche Informationen. Daher sind fortschrittlichere Kameras erforderlich, um weitere zusätzliche Informationen wie die Position und Bewegung von Personen zu erhalten. Diese Forschung extrahierte diese Informationen aus Überwachungsvideoaufnahmen mithilfe eines Algorithmus zur Personenverfolgung, -erkennung und -identifizierung. Das Framework dafür basiert auf Deep-Learning-Algorithmen, einem beliebten Zweig der künstlichen Intelligenz. Im Bereich der Videoüberwachung wird die Personenverfolgung als herausfordernde Aufgabe betrachtet. In den letzten Jahren wurden zahlreiche Techniken aus den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning entwickelt. Die Mehrheit dieser Techniken basiert auf Frontalansichten oder Videosequenzen. In diesem Werk werden wir einige vorherige Arbeiten zu demselben Thema vergleichen.
Nasry et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.