Поведенческая модель движений человека

Аннотация

Изучение поведения человека и создание его модели позволяет нам получить глубокое понимание того, как люди взаимодействуют со своим окружением, принимают решения и реагируют на различные стимулы. Одним из важных аспектов поведенческой модели человека является возможность прогнозировать и классифицировать его действия. Прогнозирование и классификация действий имеют важное значение во многих областях, включая безопасность, здравоохранение, робототехнику и многое другое. Например, в сфере безопасности это может помочь выявлять подозрительное или аномальное поведение, предотвращая возможные инциденты или преступления.
Для достижения этих целей требуется использование различных методов машинного обучения, глубокого обучения и статистического анализа данных. Модели поведения могут быть обучены на основе различных типов данных, таких как видеозаписи, данные с датчиков, социальные сети и другие источники информации.

Цель работы – построить модель для определения паттернов аномального поведения в временных графах на основе математической модели человеческого скелета.
В данной работе представлен детальный анализ компонентов системы для построения решения по определению паттернов аномального поведения, процесс предобработки и подготовки набора видео данных, а таже процесс обучение модели глубокого обучения на графах и сравнительная характеристика по нескольким ключевым метрикам в зависимости от архитектуры модели и типа решаемой задачи.