Speaker
Description
Идентификация человека по походке является перспективным методом биометрической аутентификации, позволяющим распознавать личность на расстоянии без физического контакта. Проект направлен на разработку инструмента, который использует методы машинного обучения для анализа статических и динамических характеристик движения для идентификации. С помощью стереокамеры Realsense и алгоритма YOLOv11x-pose извлекаются ключевые точки, что позволяет вычислить геометрические характеристики скелета человека(длины ребер и углы между ними, а также потом первые и вторые производные - всего 84 признаков). Применение нейросетевых архитектур, таких как LSTM, MLP, CNN обеспечивает высокие метрики F1-score, что говорит о надежности распознавания. В дальнейшем планируется использование трансформеров для повышения точности моделей.
