Машталір, С. В.2017-03-092017-03-092016Машталір С. В. Моделі та методи темпоральної обробки відео для інформаційного пошуку : автореф. дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.06 "Інформаційні технології" / С. В. Машталір ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2016. – 39 с. http://openarchive.nure.ua/handle/document/3592Дисертація присвячена вирішенню проблеми темпоральної обробки відеопотоків для інформаційного пошуку в великих відеоколекціях на базі запропонованих моделей і методів просторово-часового аналізу відео. З урахуванням великих обсягів інформації, що треба обробити, введені критерії побудови областей елімінації заздалегідь невірної до запиту інформації. Також для підвищення швидкодії процес інформаційного пошуку розбитий на off line та online фази, що дозволяє провести великі обсяги обчислень до безпосередньо проведення запиту. З метою структуризації відеоданих введені методи темпоральної сегментації відеопослідовностей за рахунок аналізу індукованих багатовимірних часових рядів, що дозволяє провести розбиття вхідних даних на сукупність сегментів, в яких дуже великий ступінь подібності кадрів. Для цього проаналізовано побудову векторів характеристичних ознак окремих кадрів відео. Для полегшення індексації відео в окремих сегментах розроблено та модіфіковано метод пошуку ключової інформації в відео, що дозволяє ще більше спростити процедури інформаційного пошуку ‘ad exemplum’. З метою скорочення кількості інформації, яку потрібно зберігати, вдосконалені інтелектуальні методи компресії відеокадрів. Обговорені результати експериментальних досліджень. The thesis is devoted to the development of spatio-temporal video analysis models and methods in information retrieval with query ‘ad exemplum’. On account of very large information amount, elimination region constructions are introduced to delete information explicitly irrelevant to the query. Also, to speedup information retrieval process, information search is divided into on line phase and off line one which makes it possible to vigorous data process before execution of a query. Methods of video sequence temporal segmentation on the base of induced multivariate time series analysis are proposed for video structuring, the segmentation allows to partition video into a set of segments with large degree of frames similarity. For this, construction of video frame feature vectors is also analyzed. To facilitate the video indexing in segments method of video key frame extraction developed and modified, which can further simplify procedures for information retriev-al ‘ad exemplum’. Advanced intelligent video compression techniques for raster data are proposed. Results of experimental investigations are discussed.ukвідеоданіобласті елімінаціїпросторово-часова сегментаціяключові кадриінформаційний пошукvideoelimination regionspatio-temporal segmentationkey framesinformation retrievalSynopsis