Aprendizado profundo aplicado à segurança pública para identificação e classificação de trajes pessoais

Abstract

A problemática de identificação rápida de indivíduos que cometem crimes e pessoas perdidas em vias urbanas através de câmeras de circuito fechado de televisão (CFTV), que é realizado, geralmente, por agentes de segurança pública é demorado e requer muitas pessoas operando um sistema para localizar e identificar corretamente o indivíduo que se procura. Embora haja projetos de expansão do sistema de monitoração pelo poder público, empregar mais agentes na operação de tais câmeras não é garantida a eficiência e êxito do serviço. Esta pesquisa aborda o uso de CFTV baseado em técnicas de Aprendizado Profundo (do inglês, Deep Learning) buscando identificar roupas, acessórios, além das cores presente no material, com o propósito de encontrar uma pessoa em dada circunstância, considerando a premissa do aumento da produtividade na observação de imagens nos casos de investigações forenses, uma vez que a roupa é um atributo visual que geralmente é usado para descrever pessoas. Com isso, foi analisada a performance de Redes Neurais Convolucionais (RNC) sob diversos aspectos da problemática tal como a variação do total de épocas na etapa de treinamento, efeito da técnica de data augumentation das imagens sobre a classificação e a quantidade de classes. Os resultados apontam que ainda que haja dificuldades a respeito do problema, estando sob condições de configurações adequadas, desempenhos melhores podem ser obtidos.

Rapidly identifying a person who commits crimes or a missing rapidly identifying a person who commits crimes or a missing individual on a public highway through closed circuit television (CCTV) cameras, which public security agents generally carry out, takes so long and requires too many employees to locate and correctly identify the person. Although there are projects to expand the monitoring network by the government, employing more agents in the operation of such cameras will not guarantee the efficiency and effectiveness of service. The presented work approach to using CCTV based on Deep Learning Techniques aims to identify clothing, accessories and their respective colours to find a person in any situation, aiming to increase the image investigation. Thereby, the application of Convolutional Neural Networks (CNN) was analyzed under several aspects of the problem, such as the variation of the number of epochs in the training phase, data augmentation effect under the classification and class quantity. The results indicate that although there are difficulties regarding the problem, performance improvement can still be obtained under proper configuration conditions.