В дисертації вирішена задача сегментації багатовимірних часових рядів в умовах
апріорної невизначеності для систем CBVIR (Content Based Video Information Retrieval). Запропоновані методи, завдяки яким забезпечується послідовний
(покадровий) аналіз відео з метою отримання однорідних відеосегментів, що
характеризуються ключовими кадрами, які й використовуються в якості
пошукового образу та пошукового запиту. Для підвищення швидкодії метричного пошуку в загальному вигляді знайдені умови, що дозволяють вилучати з розгляду відеосегменти або їх сімейства без трудомісткого обчислення відстані від них до
запиту. Умови конкретизовані для однієї, двох і довільного числа опорних точок
метричного простору, який використовується. Експериментальні дослідження
підтвердили ефективність запропонованих методів і моделей. Методи подвійної
сегментації (відео-в часі, зображень-у полі зору) покладені в основу побудови
пошукових систем обслуговування великих відеоархівів (ендоскопічних і коронарної ангіографії).