За последние годы инструменты компьютерного зрения и модели искусственного интеллекта существенно продвинулись в области анализа видеопотока. Это открыло новые возможности для автоматической интерпретации поведения человека на основе визуальных данных. Одним из ключевых направлений стало извлечение скелетной структуры тела и распознавание мимических проявлений, что особенно востребовано в системах дистанционного контроля и поведенческого мониторинга. В рамках работы выполнен обзор современных алгоритмов обработки видеоданных и проведена их сравнительная оценка. Экспериментальные испытания показали, что наиболее эффективными решениями стали MediaPipe Pose для построения скелетной модели движений и EmoNet для анализа мимики. Эти инструменты продемонстрировали оптимальное сочетание точности

Торопов А.Г. (науч. рук. Самарин А.В.) Методы скелетного трекинга и анализа мимики в системах видеомониторинга // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16352