Застосування адаптивних гіпермоделей у задачах ре-ідентифікації людини

Abstract

This article deals with existing development and implementation approaches to the adaptive hypermodels usage for person re-identification. The research is based on a comparative study of the models performance applied to different data sets, covering both laboratory scenarios and real operating conditions. Main attention is paid to the assessment of key quality indicators, in particular, recognition accuracy (mAP, CMC) and information processing speed, which allows comprehensive coverage of the effectiveness of the methods used. The study focuses on analyzing the impact of dynamic parameter changes on the results of model work, as well as on the study of incremental learning strategies that helps reduce the risk of catastrophic (knowledge loss) forgetting when adapting to new conditions without the need for complete re-training. Thanks to this approach, the system is able to quickly respond to changes in shooting conditions, for example, variations in lighting, angles and other characteristics, which is critically important for the video surveillance systems. Based on the analysis done, promising areas of further research are outlined, aimed at improving adaptive learning algorithms, developing new architectural solutions and optimizing scaling processes. This, in its turn, will contribute to the implementation of more reliable and effective re-identification technologies in modern information systems. The proposed approach combines usage of a hypermodel with an updated deep neural network, the key advantage of which is its high adaptability and stability of learning, ensured by the usage of a dynamic parameter adjustment, using hypermodels. Combination of cross-entropy and triplet losses allows us to effectively form compact and separate features for different identities, as well as increase the model ability to identify an object even in cases of significant variability of input data. The results of the study demonstrate the prospects for integrating adaptive mechanisms into modern re-identification systems, providing increased resistance to changes in operating conditions and a high level of productivity, which is a necessary condition for successful practical application in information technologies.

Проаналізовано наявні підходи до розробки та впровадження адаптивних гіпермоделей у сфері повторної ідентифікації людей. Вони базуються на порівняльному вивченні роботи моделей, застосовуваних на різних наборах даних, охоплюючи як лабораторні сценарії, так і реальні умови експлуатації. Основну увагу приділено оцінюванню ключових показників якості, зокрема точності розпізнавання (mAP, CMC) та швидкості обробки інформації, що дозволяє всебічно охопити ефективність застосовуваних методів. Проведено дослідження, яке зосереджується на аналізі впливу динамічних змін параметрів на результати роботи моделей, а також на вивченні стратегій інкрементального навчання, які сприяють зниженню ризику катастрофічного забування при адаптації до нових умов без необхідності повного перенавчання. Завдяки такому підходу система здатна оперативно реагувати на зміни умов зйомки, наприклад, варіації в освітленні, ракурсах та інших характеристиках, що є критично важливим для систем відеоспостереження. На основі проведеного аналізу окреслено перспективні напрямки подальших досліджень, спрямовані на вдосконалення алгоритмів адаптивного навчання, розробку нових архітектурних рішень та оптимізацію процесів масштабування. Це також сприятиме впровадженню надійніших та ефективніших технологій повторної ідентифікації в сучасних інформаційних системах. Запропонований підхід поєднання гіпермоделі з основною глибокою нейронною мережею, ключовою перевагою якого є його висока адаптивність і стабільність навчання, забезпечена використанням динамічного коригування параметрів за допомогою гіпермоделей. А також поєднання крос-ентропійної та триплетної втрат, що дозволяє ефективно формувати компактні та роздільні ознаки для різних ідентичностей та підвищує здатність моделі ідентифікувати об’єкт навіть у випадках значної варіативності вхідних даних. Результати дослідження демонструють перспективність інтеграції адаптивних механізмів у сучасні системи повторної ідентифікації, забезпечуючи підвищену стійкість до змін умов експлуатації та високий рівень продуктивності, що є необхідною умовою для успішного практичного застосування в інформаційних технологіях.