Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0825U001864, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 11-07-2025 Статус Наказ про видачу диплома Назва роботи Моделі та програмні засоби підвищення швидкодії визначення відеоатрибутів за допомогою розбиття на сцени Здобувач Здор Костянтин Андрійович, Керівник Шалденко Олексій Вікторович Керівник Недашківський Олексій Леонідович Опонент Семенов Сергій Геннадійович Опонент Сторчак Каміла Павлівна Рецензент Залевська Ольга Валеріївна Рецензент Мусієнко Андрій Петрович Опис Здор К.А. Моделі та програмні засоби підвищення швидкодії визначення відеоатрибутів за допомогою розбиття на сцени. Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена розробці науково-методичного апарату обробки відеоконтента і розробки програмних засобів для визначення атрибутів та розбиття відео на сцени за допомогою засобів машинного навчання. Паралельно з еволюцією виробництва контенту розвивалися методи аналізу відеоданих. Ранні методи аналізу відео були здебільшого ручними та примітивними, зосереджуючись на таких базових функціях, як виявлення руху та просте розпізнавання об'єктів. З часом ці методи кардинально еволюціонували. Впровадження алгоритмічних підходів уможливило автоматизований розбір відеопотоків на значущі сегменти, заклавши основу для пошуку та індексування на основі контенту. Фундаментальні дослідження, проілюстрували можливість вилучення просторових і часових характеристик з відеоконтенту, тим самим уможлививши більш систематичне розуміння візуальної інформації. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання ще більше розвинути сферу аналізу відеоконтенту. Сучасні системи використовують глибокі нейронні мережі для розпізнавання патернів у відеоданих від поведінкових сигналів до контекстних асоціацій. Інтеграція технологій автоматичного розпізнавання контенту в споживчі пристрої дозволила вимірювати аудиторію в реальному часі та персоналізувати доставку контенту, що, в свою чергу, змінило стратегії реклами та дистрибуції медіа. Виявлення сцен є актуальною задачею у сфері аналізу відеоконтенту, оскільки воно забезпечує структурну основу, яка дозволяє виявляти семантично пов'язані сегменти у відеоданих. Сегментування відео на плани і сцени - аналогічно до поділу тексту на абзаци дає змогу виокремити часові межі сцен та організувати вміст контенту у менші структурні одиниці. Така сегментація має важливе значення для індексування та узагальнення, оскільки дозволяє як автоматизованим системам, так і користувачам ефективно орієнтуватися у великих відеоархівах. Метою дисертації є підвищення точності та швидкодії розбиття відео на сцени шляхом розробки моделей з використанням візуальних трансформерів для відео та розробка спеціалізованих програмних засобів для зниження обчислювальних витрат при визначенні атрибутів. Дата реєстрації 2025-05-21 Додано в НРАТ 2025-05-21 Закрити