Шифр: 004.9 М23
Мантула Е. В. Методы и модели многомерного прогнозирования визуальной информации : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 "Информационные технологии" / Мантула Елена Вадимовна ; М-во образования и науки Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Харьков, 2014. – 154 с. – Библиогр.: с. 135–148.
Мантула Е. В. Методы и модели многомерного прогнозирования визуальной информации : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 "Информационные технологии" / Мантула Елена Вадимовна ; М-во образования и науки Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Харьков, 2014. – 154 с. – Библиогр.: с. 135–148.
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Разработаны модели многомерного прогнозирования видеоинформации в признаковых пространствах и пространстве изображений. Изучены матричные модели двумерных полей. Исследован адаптивный метод нелинейной экстраполяции временных рядов с неравноотстоящими наблюдениями, позволяющий решать задачу прогнозирования без синтеза математической модели анализируемого процесса в условиях короткой выборки прогнозируемого ряда. Синтезирован метод прогнозирования временных рядов на основе использования ортогональных полиномов, позволяющий синтезировать математическую модель с фиксированной структурой ортогональных полиномов при возрастании числа наблюдений видеоряда. Эксперименты проводились с видеорядами экологического содержания, состоящими из 2250 кадров, что соответствует длительности видео 90 секунд каждое. Использовался медиаконтейнер Audio Video Interleave ( AVI) с отношением сторон 16:9 и 4:3, частотой 25 кадр/сек. Для валидного сопоставления результатов разрешение фиксировалось на уровне 700 X 400 и 640 X 416 пикселей соответственно. Каждый из 2250 кадров каждого видеоряда представлялся в формате Tagged Image File Format (TIFF) без сжатия с целью устранения влияния возможных потерь при обработке и прогнозировании динамики изображений. Результаты исследований внедрены в виде прикладных и исследовательских программных комплексов, используемых при автоматическом анализе видеорядов, решении задач экологического мониторинга, один из которых сертифицирован УкрСЕПРО.
Тема:
- УДК
- 004.932.2 Аналіз зображень
- 004.93'14 Групування ( кластерізація ) образів Ключові слова
- прогнозування, прогнозирование, forecasting
- нейронні мережі, нейронные сети
- сегментація, сегментация, segmentation
- візуальна інформація, визуальная информация
- метод групового обліку аргументів, МГОА, метод группового учета аргументов, МГУА
- відеодані, видеоданные
- багатовимірні часові ряди, многомерные временные ряды