1. Тренировка данных для распознавания человека по походке.
Требуется разработать алгоритм, который осуществляет идентификацию человека по его походке.
В качестве входных данных могут быть использованы любые параметры, которыми описывается походка (например: скорость ходьбы, длина шага и т.д.).
На вход даются параметры (команда решает какие), алгоритм классификации идентифицирует человека.
Критерии оценки: точность распознавания, скорость.
Ожидаемый результат: алгоритм распознавания и его описание (с описанием входных и выходных параметров).
Используемые ресурсы:
- датасеты:
https://www.kaggle.com/drdataboston/93-human-gait-database
https://www.kaggle.com/uciml/human-activity-recognition-with-smartphones
-модули:
NumPy
Pandas
SciPy
Максимальная оценка: 12 баллов.
2. Приложение, которое собирает данные, на основе которых выполняется идентификация.
Варианты сбора данных:
-установка приложения и считывание данных акселерометром (более простой)
-обработка видеопотока: распознавание в нем человека и считывание параметров походки из видеоряда (более сложный)
Максимальная оценка: 6 баллов.
3. Сопоставление данных, полученных приложением.
После сбора данных по конкретному человеку они обрабатываются и человек идентифицируется.
Максимальная оценка: 6 баллов.
Модератор: Рего Григорий Эйнович, аспирант ПетрГУ