МІХНОВА ОЛЕНА ДМИТРІВНА МОДЕЛЬ ТА МЕТОД ПОШУКУ КЛЮЧОВИХ КАДРІВ ДЛЯ РЕФЕРУВАННЯ ВІДЕОДАНИХ : Михнов ЕЛЕНА ДМИТРИЕВНА МОДЕЛЬ И МЕТОД ПОИСКА ключевых кадров ДЛЯ реферирования видеоданных Mikhnov YELENA DMITRIYEVNA MODEL\' I METOD POISKA klyuchevykh kadrov DLYA referirovaniya videodannykh

Краткое содержание

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано мету, задачі, об’єкт, предмет і методи дослідження, визначено наукове та практичне значення отриманих результатів, наведено відомості про публікації (в тому числі відомості про особистий внесок здобувача до публікацій, написаних у співавторстві) та апробацію результатів дисертаційної роботи, надано інформацію стосовно впровадження результатів та участі здобувача у науково-дослідних роботах, що пов’язані з темою дисертаційних досліджень.

Онтології -і
Нейромережі
Кластеризація
Контур
Рух
Ознаки
Рисунок 1 - Найпоширеніші методи штучного інтелекту та ознаки, що використовуються для пошуку ключових кадрів (побудовано на основі даних про більш ніж 50 методів, створених протягом останніх 10 років)
Текстові мітки \, Текстура
Методи
У першому розділі досліджено моделі представлення змісту відео за опорними точками, окремими об’єктами або областями та цілим кадрам. Проведено аналіз сучасних методів статичного та динамічного реферування відео, наведено приклади областей застосування цих методів. Особлива увага приділяється підходам до пошуку ключових кадрів, котрі дозволяють відобразити сюжет відеоматеріалу у вигляді статичних зображень. Незважаючи на значну кількість існуючих методів штучного інтелекту та ознак (див. рис. 1), що використовуються на теперішній час для розв’язання цієї задачі, а також для аналізу та представлення змісту відео, пошуку повторів та супутніх задач, до основних проблем, що виникають, відносять складність сегментації на об'єкти при їх накладанні один на другий та нестаціонарному фоні,
конфлікт низькорівневого та високорівневого представлення відеокадрів, суб'єктивізм оцінки результатів. Розробка конкурентоспроможної моделі та методу статичного реферування відео вимагає знаходження принципово нових рішень, що дозволить не тільки вилучати значимий зміст із відеоданих, але й дасть можливість усунути інформаційну перевантаженість, забезпечить зручність використання та доступу до відеоданих, що зберігаються.