Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Տեսահաջորդականության դինամիկ վերլուծության և հատվածավորման ալգորիթմների և ծրագրային համալիրի մշակումը

Զաքարյան, Մանուկ Կարենի (2017) Տեսահաջորդականության դինամիկ վերլուծության և հատվածավորման ալգորիթմների և ծրագրային համալիրի մշակումը. PhD thesis, ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ.

[img]
Preview
PDF (Abstract)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (2029Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (Thesis)
    Available under License Creative Commons Attribution.

    Download (3037Kb) | Preview

      Abstract

      Ամեն տարի հեռուստատեսային ալիքները և կինոարտադրությամբ զբաղվող ընկերությունները արտադրում են հսկայական քանակությամբ տեսանյութեր: Վերջին տարիներին թվային տեսախցիկների մասսայականությունը, բջջային հեռախոսների վրա բազմաֆունկցիոնալ տեսախցիկների առկայությունը, այնպիսի ծրագրային հավելվածների առկայությունը, ինչպիսիք են YouTube-ը, Google Video-ն և զանազան տեսակայքերը, հնարավորություն են տալիս տեսանյութերը ներբեռնել անսահմանափակ քանակությամբ: Համակարգիչները և տեսահաջորդականությունների փնտրման և մշակման համար նախատեսված համակարգերը մարդուն պետք է հնարավորություն տան այս հսկայածավալ տեսանյութերի մեջ ավտոմատ եղանակով փնտրելու և գտնելու անհրաժեշտ ինֆորմացիան: Համակարգչային տեխնիկայի արագագործության և հիշողության ծավալների անընդհատ աճի շնորհիվ նման որոնումները դառնում են ավելի և ավելի իրատեսական և արդյունավետ: Միաժամանակ առաջանում են նոր խնդիրներ, որոնք վերաբերում են տեսահաջորդականության դինամիկ մշակմանը, ներառյալ դրա հատվածավորման, ինդեքսավորման և բովանդակային վերլուծության հարցերը: Ներկայումս այդ խնդիրներով ամբողջ աշխարհում կատարվում են գիտական հետազոտություններ, որոնց արդյունքում առաջարկվել են տարբեր մոտեցումներ և ալգորիթմներ, ստեղծվել են ծրագրային արդյունավետ միջոցներ: Սակայն, ինչպես ցույց է տալիս գիտական գրականության վերլուծությունը, այդ մոտեցումները հիմնականում օգտագործում են պատկերների մշակման դասական մեթոդները, որոնք որոշ կարևոր խնդիրների լուծման համար պակաս արդյունավետ են: Մյուս կողմից, պատկերների մշակման բնագավառում վերջին տարիներին առաջարկվել են նոր մոտեցումներ, որոնց կիրառումը տեսահաջորդականությունների ավտոմատ մշակման տեսակետից ավեփ ճկուն են և արդյունավետ: Ընդ որում, դրանք հենվում են պատկերի կառուցվածքային և բովանդակային հատկությունների օգտագործման վրա, իսկ ստացվող արդյունքներն ավելի ընկալելի են մարդու տեսողական համակարգի (ՄՏՀ) համար: Վերոհիշյալ հանգամանքները տվյալ ատենախոսության թեման դարձնում են արդիական և առաջադրում են նոր մեթոդաբանության մշակման խնդիրներ: Каждый год телеканалы и компании занимающейся киноиндустрией производят огромное количество видеозаписей. В последние годы популярность цифровых видеокамер, наличие многофункциональных видеокамер на сотовых телефонах, а также наличие таких приложений как YouTube, Google Video и разные видеосайты, дают возможность скачать видеозаписи в неограниченном количестве. Компьютеры, а также поисковые системы и системы обработок видеопоследовательностей должны дать возможность человеку искать и найти необходимую информацию среди огромнейшего количества видеоматериалов автоматическим образом. Благодаря скорости действия и постоянному увеличению объема памяти компьютерной техники, подобные поиски становятся все более реалистичными и эффективными. Вместе с тем появляются новые проблемы, касающиеся динамической обработки видеопоследовательности, включая вопросы сегментации, индексации и содержательного анализа. Как показывает анализ научной литературы, эти подходы в основном используют классические методы обработки кадров, которые для решения некоторых важных задач менее эффективны. С другой стороны, в сфере обработки изображений в последние годы предложены новые подходы, применения которых, с точки зрения автоматической обработки видеопоследовательностей более гибки и эффективны. К тому же, эти подходы опираются на использование структурных и содержательных свойств изображений, а полученные результаты более осознаваемы зрительной системой человека (ЗСЧ). Вышеупомянутые обстоятельства делают тему данной диссертационной работы актуальной и выдвигают новые задачи разработки методологии обработки видеоизображений. Every year TV channels and movie studios publish large amounts of video data. In the last few years popularity of digital cameras, existance of multifunctional video cameras on the cell phones, also existance of such applications like YouTube, Google Video and other video based web sites, provide opportunity to upload unlimited amount of video materials to the Internet. Computers and systems that are aimed to search and process video segments, must provide people an opportunity to automatically search and find necessary information within the huge amount of video data. Thanks to the constantly increasing computing speed and memory capacity, research process becomes more and more realistic and effective. Meanwhile, new issues raise, which refer to the dynamic development of videos, including it’s segmentation, indexation and content analisys. Nowdays scientific researches are taking place in the world, regarding these issues, as a result of which, different approaches and algorithms have been suggested, and effective program means have been created. Although, as the analisys of scientific literature shows, those approaches use mainly the classical methods of processing shots, which are less effective for solving certain issues. On the other hand, during the last few years new approaches have been suggested for processing of shots, usage of which from the point of authomatical processing view is more flexible and effective. Moreover these approaches are based on usage of the structural and content features of the video, and the results that are being achieved are more easily accepted by Human's Visual System (HVS). The above mentioned circumstances make the topic of the current thesis more actual and put forward the issues of development of the new methodology. The purpose of this work is development of dynamic segmentation, indexation, finding out effective methods and programing means of the content patterns, by using structural features of the produced shots.

      Item Type: Thesis (PhD)
      Additional Information: Разработка алгоритмов и программ для динамического анализа и сегментации видеопоследовательности. Development of algorithms and software for video dynamic analysis and segmentation.
      Uncontrolled Keywords: Закарян Манук Каренович, Zakaryan Manuk
      Subjects: Informatics and Computer Systems
      Divisions: UNSPECIFIED
      Depositing User: NLA Circ. Dpt.
      Date Deposited: 03 Nov 2017 11:05
      Last Modified: 17 Nov 2017 16:55
      URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/5878

      Actions (login required)

      View Item