Система відеорозпізнавання фільмів за допомогою імовірнісних структур даних

Abstract

Сучасний світ насичений інформацією, яка надходить до нас у найрізноманітніших форматах. Однак однією з найбільш доступних та популярних форм сприйняття інформації залишається відео. Відеоролики та фільми, які ми переглядаємо, не лише розважають та освічують нас, але й створюють величезний обсяг цифрових даних. Все це ставить перед нами завдання ефективного аналізу та обробки відеоматеріалів. В даній роботі буде розглянуто побудову системи розпізнавання фільмів за допомогою ймовірнісної структури даних. Розпізнавання об'єктів та подій у відео стає дедалі важливішим завданням у зв'язку з розвитком сфери мультимедіа та відкриттям нових можливостей для використання відеоданих у різних сферах життя. Ця робота присвячена розгляду та розробці методів аналізу відео, зокрема структуризацію кадрів у відео, створення автоматизованих систем індексації контенту, підвищення безпеки та багатьох інших застосувань. Також потрібно дослідити методи та засоби опрацювання відео для подальшого розпізнавання за його фрагментом. Це включатиме розбір ймовірнісних структур даних, як вони працюють та приклади таких структур. Також потрібно розглянути методи обробки відео, що таке перцептивне хешування, приклади алгоритмів хешування. Це дасть змогу ефективно спроектувати систему розпізнавання відео. Також буде побудований прототип системи задля перевірки концепції такої системи. Потрібно провести практичні експерименти та аналіз результатів, визначення обсягу даних, потрібних для зберігання щоб продемонструвати практичну застосовність розроблених методів. Основною частиною роботи стане розробка алгоритмів, які дозволять ідентифікувати відеоконтент на основі внутрішнього аналізу зображень і звуків. Це включає в себе розробку спеціалізованих фільтрів для виділення ключових елементів у кадрах, створеннях патернів зображення, аналіз сцен у відео. Важливим аспектом є забезпечення високої точності розпізнавання при мінімальних помилках, що вимагає глибокого аналізу великих обсягів відеоданих. Розроблені методи мають допомогти вирішити проблему автоматичного виявлення та класифікації відеоматеріалів за різними критеріями, що є актуальним для медіа-індустрії, рекламного сектору та систем безпеки. Крім того, робота передбачає детальне дослідження різних форматів відео та їхньої сумісності з розроблюваною системою. Це включає в себе оптимізацію алгоритмів для ефективної роботи з високоякісними відеоформатами та стиснутими версіями відео. Також передбачається розробка інтерфейсу для користувачів, який дозволить легко інтегрувати систему в існуючі платформи для керування відеоконтентом. На заключному етапі проекту планується проведення серії випробувань та валідації системи на реальних даних. Це передбачає тестування системи в різних умовах, таких як зміна освітлення, різноманітність відеоматеріалів та аналіз її ефективності при різних рівнях якості відео. Мета цих випробувань - визначити межі точності розпізнавання та зробити необхідні корективи для поліпшення продуктивності системи. Також передбачено аналіз системи, що дозволить оцінити потенціал комерційного застосування розробленої системи, виявити можливі області її вдосконалення та визначити додаткові можливості для її розширення.