Введение
ГЛАВА 1 Обзор современного состояния проблемы анализа видео и изображений по их содержанию 10
1.1 Методы анализа видеопотока 11
1.2 Методы индексации изображений
1.2.1 Текстовые признаки 15
1.2.2 Визуальные признаки 16
1.2.3 Глобальная цветовая гистограмма 18
1.2.4 Методы пространственно-цветового индексирования 18
1.2.5 Семантические признаки 21
1.2.6 Применение гауссовой смеси (GMM) в задаче контекстного поиска изображений
1.3 Мера близости 24
1.4 Цель и задачи исследования 25
ГЛАВА 2 Алгоритмы обнаружения и сопровождения объектов в видопотоке. Автоматическая кластеризации объектов 27
2.1 Использование модели однородной двумерной нейроноподобной среды для обнаружения местоположения объектов на сложном фоне. 29
2.1.1 Процедура построения каскада сильных классификаторов 33
2.2 Применение генетических алгоритмов для уточнения местоположения лица человека на изображении 42
2.3 Система сопровождения найденных объектов 47
2.4 Система анализа видеоинформации
2.4.1 Повышение качества сопровождения найденных в видеопоследовательности объектов 50
2.4.2 Сегментация видеопоследовательности
2.5 Численный эксперимент 55
2.6 Выводы
ГЛАВА 3 Алгоритмы адаптивной сегментации и семантического описания изображений в задаче распознавания изображений с запрещенным содержанием 60
3.1 Цветовая модель 61
3.2 Геометрические признаки 66
3.3 Семантические признаки 72
3.4 Система распознавания атрибутов 74
3.5 Построение классификатора 84
3.6 Численный эксперимент 86
3.7 Выводы 88
ГЛАВА 4 Комплект средств разработки (software development kit - sdk) 90
4.1 Структура приложения 91
4.2 Типы данных, с которыми работает API
4.2.1 Дескрипторы объектов библиотеки 92
4.2.2 Базовые типы данных API 92
4.3 Функции 98
4.3.1 Функции для работы с растровым изображением 98
4.3.2 Функции модуля поиска лиц на цифровых фотографиях 107
4.3.3 Функции модуля определения атрибутов лица. 119
4.3.4 Функции модуля фильтрации изображений с запрещенным содержанием 125
4.4 Статус функции и коды ошибок 134
Заключение 137
биБлиография 139
