багатовимірні часові ряди, многомерные временные ряды ; відеозображення, видеоизображения ; мультимедіа, мультимедиа, multimedia ; сегментація, сегментация, segmentation ; Content Based Video Information Retrieval, CBVIR

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).

• УДК // Аналіз зображень
• УДК // Групування ( кластерізація ) образів