Amanulla Khan M. / Selvaperumal S. / Syed Musthafa Gani S.
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Dieses Buch stellt ein effizientes System zur Multi-Gangart-Erkennung vor, das Schattenentfernung und Klassifizierungstechniken auf Basis von Fast RCNN nutzt. Die Gangart-Erkennung identifiziert Personen anhand von Gehmustern, aber Schatten, Beleuchtungsänderungen und Kleidungsunterschiede verringern die Genauigkeit. Um diese Probleme zu lösen, wird ein auf Deep Learning basierendes SDR-RAN-Modell zur Schattendetektion, -entfernung und Bild-Inpainting vorgeschlagen. Das Modell verwendet GhostNet, Batch-Normalisierung und parametrisches ReLU für eine effektive Merkmalsextraktion. CRANN stellt Schattenbereiche unter Verwendung von Hintergrundinformationen wieder her. Darüber hinaus wird ein Faster-RCNN-Framework mit RPN und Fuzzy-K-Means-Clustering für eine genaue Gangart-Klassifizierung entwickelt. Experimentelle Ergebnisse zeigen eine verbesserte Erkennungsleistung für Überwachungsanwendungen.