Název: Realtime Pedestrian Recognition Using Siamese Network
Autoři: Rajnoha, Martin
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: Image similarity measuring has many various applications. Pedestrian recognition is one of them and for the security purposes it is basically required to run in real-time. This paper proposes a deep Siamese neural network architecture for pedestrian recognition that achieves 70.28% accuracy on the test set containing 20 persons. Prediction of the model is fast enough for real-time processing.
Klíčová slova: deep learning; pedestrian; recognition; Siamese; surveillance
Zdrojový dokument: Proceedings of the 24th Conference STUDENT EEICT 2018, ISBN 978-80-214-5614-3

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/138273

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-393459


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
 Záznam vytvořen dne 2019-03-14, naposledy upraven 2021-08-22.


Není přiložen dokument
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet