ЗАСТОСУВАННЯ АДАПТИВНИХ ГІПЕРМОДЕЛЕЙ У ЗАДАЧАХ РЕ-ІДЕНТИФІКАЦІЇ ЛЮДИНИ - Кириленко, О. М.; Квєтний, Р. Н.; Гармаш, В. В.; Коцюбинський, В. Ю. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
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.