
Die Wiedererkennung von Personen ist insbesondere im Bereich der Innenraumüberwachung eine wichtige Aufgabe, um eine schnelle Auswertung großer Mengen von Daten zu gewährleisten. Ziel ist es, anhand eines Anfrage-Beispiels die im Datenmaterial vorhandenen Personen nach Ähnlichkeit zur Anfrage zu sortieren, sodass sich der Auswertende schnell auf relevante Segmente in den Daten fokussieren kann.
Am Fraunhofer IOSB werden Verfahren zur Wiedererkennung von Personen in großen Mengen von Kamera-Netzwerkdaten und Luftbildern entwickelt. Die Verfahren basieren auf Deep Learning Ansätzen und ermöglichen automatische und interaktive Suche in großen Datenbeständen.