Volumetric-Prostorのモデル。 宇宙の宇宙モデル宇宙と動的モデル

Іsnuєクラスzavdan、特に重要なnabuvaєіnformatsijastrukturііrusіob'єktіvfoldіїїsceni（videoposterezhennya v zakrytihprimіshchennyah、іѕtsyahgreatskuchennyapeople、іѕtsyahgreatskuchennyapeople、rukhomrobotechnі 画像の結果は、折りたたみ可能な情報リソースであり、数時間で空間を構築し、視覚的に豊富な信号で情報を共有し、コンピューターでの表現形式と動的オブジェクト、現象、プロセスの物理モデルです。 デジタル画像処理の新しい技術的可能性は、画像のそのような特異性を頻繁に修正することを可能にし、自然画像の人間の知覚の認知理論に勝利を収めます。

これらの時空obsyaguの分析は、注意の対象の静的および動的な兆候の両方を示すことを可能にします。 そして、ここで認識のタスクは、ステーションの全体の分類として、軌道の分類として見つけることができます。その解決策は、古典的な認識方法によって見つけることができます。 時間的遷移は、通常の分析的堆積物では説明されない画像の変換を引き起こす可能性があります。 また、動的オブジェクトの認識の順序は、アクティブなイベントや細分化の認識、たとえば、人が混雑している場所での許可されていないイベントの検出、またはマルチメディアデータベースでのインデックス作成のためにジャンルに割り当てられたシーンのせいです。 。 画像シーケンスの背後にあるオブジェクトと細分化を単一のプロセスとして認識するタスクを検討するために、最も重要なのは、スキンレイヤーの並列処理の要素を使用した階層プロセスです。

視覚的に静止した画像（写真）とビデオシーケンスから情報を収集して処理する技術的手段を改善するには、それらの処理、状況の分析、およびオブジェクトの画像の認識のための方法とアルゴリズムのさらなる開発が必要になります。 ポチャトコフ、画像の認識の問題の理論的定式化は、1960年から1970年まで実行されます。 そして、多くのロボット作家によって承認されました。 画像を認識するタスクの設定は、物体を認識するタスク、機械の夜明けの問題を認識するタスクの前にシーンを分析するタスクの過程で変更することができます。 この場合、システムは、その画像の画像を認識する方法と、複雑なタイプの入力情報に基づく知的ソリューションを受け入れます。 その前に、それを広範囲の電磁スペクトル（紫外線、明らかに、インフラブラックおよびイン）で撮影された画像、および音声画像および位置データの形式の情報として見ることができます。 物理的な性質の違いに関係なく、そのような情報は、オブジェクトの実像や特定の画像を見ることで得られます。 放射分析データ-正射影の透視図で表示される、シーンのフラットな画像全体。 悪臭は、シーンのオブジェクトによって、vimiryuvannyaіntensivnostіelektromagnіtnіhhvilpevnyスペクトル範囲、schovіdobrazhayutsyaおよびvypromіnuyuyutsyaのパスによって成形されます。 サウンドvikoristovuyut測光データ、可視スペクトル範囲のvymiryanі-単色（yaskravі）*またはカラー画像： シーンのすべてのポイントの座標だけでなく、このような位置データの配列は、シーンの深さの画像と呼ぶことができます。 簡略化された画像モデル（たとえば、弱く有望なパラパースペクティブ、直交および平行投影で表されるアフィニティ投影のモデル）を使用します。このモデルでは、シーンの深さが一定の値で尊重され、シーンの位置画像はコア情報を伝達しません。 サウンド情報には、別の追加のサブ文字が含まれる場合があります。

ほとんどの測光データはすばやく収集されます。 位置情報は、原則として、特別なアタッチメント（たとえば、レーザーレンジャー、レーダー）から、またはyaskravikhの画像を分析するための立体視法から取得されたデータに対して計算されます。 位置データの操作処理が難しいため（特に、視覚オブジェクトの形状が簡単に変更されるシーンの場合）、シーンを記述するタスクは1つの視覚画像によって過大評価されます。 単眼のzorsprinyattシーンのタスク。 単一の画像内の単一の画像からシーンのジオメトリを推測することは不可能です。 境界線を歌って単純なモデルシーンを完成させ、オブジェクトの拡張の広がりに関する先験的な情報を明確にするために、1つの画像の新しい3次元記述を誘導しようとします。 この状況から抜け出す方法の1つは、手に負えないように設置された、または宇宙を動き回る1台以上のビデオカメラを考慮した、ビデオシーケンスの処理と分析です。

したがって、画像は実世界に関する情報を提示する主な形式であり、画像とシーケンスの両方について、意味分析を変換するための方法のさらなる開発が必要です。 このような知的システムの開発における最も重要な方向性の1つは、情報の性質と画像処理の初期段階での認識の目的を改善して、画像の変換を記述する方法の選択を自動化することです。

米国（ルイジアナ州立大学、カーネギーメロン大学、ピッツバーグ）、スウェーデン（「計算ビジョンおよびアクティブ知覚研究所（CVAP）、数値分析およびコンピュータサイエンス学部）、フランス（INRIA）、英国（大学）からの最初の研究論文of Leeds）、FRN（University of Karlsruhe）、Austria（University of Queensland）、Japan、China（School of Computer Science、Fudan University）の画像シーケンスと動的オブジェクトの認識は1980年代に公開されました。ロシアに登場：モスクワ（MDU、MAI（DTU）、MFTI、DerzhNDI AS）、サンクトペテルブルク（SPbDU、GUAP、FSUE GOI、LOMO）、Ryazan（RGRTU）、Samara（SDAU）、Voronezh（VDU）、Yaroslavl（YarSU）、Kirov（ VDU）、Taganrozi（TTI SFU）、Novosibirsk（NSU）、Tomsk（TDPU）、Irkutsk（IRDU）、Ulan-Ude（VSTU）、およびtsіygaluzіで、ロシア科学アカデミーの学者、技術博士科学Yu。M.Mestetskiy 、d.t.s。 B. A. Alpatovetal。 今日、ビデオ警告システム、画像の背後にいる個人を認証するためのシステムなどで大きな成功を収めています。 しかし、現実世界でのオブジェクトの動作の折り畳みと変動性を通じて動的画像を認識することには、未解決の問題があります。 このように、デンマークは、さまざまな範囲の電磁イメージングで動的オブジェクトと画像シーケンスを認識するための徹底的なモデル、方法、およびアルゴリズムを直接必要とします。これにより、ビデオイメージングシステムを新しいレベルで開発できるようになります。

論文の作業方法は、動的オブジェクトの認識効率、外部および内部ビデオ警告システムの画像シーケンスの折り畳みシーンにおけるそれらのアクティブな役割と細分化を改善することです。

メタは、今後のタスクを完了する必要があることを示すために設定されました。

後続の画像のセットの背後にあるオブジェクトの動きと動きの認識の重要性を評価する方法、動的オブジェクトをセグメント化する方法、折り畳みシーンのセマンティック分析、および認識システムへのステップの分析を実行します。異なる目的の動的オブジェクトの重要性を認識するため。

時間の行、パターン、画像のシーケンスを処理するための階層的な手順に基づいて、静的および動的な画像の認識モデルを拡張します。

さまざまな範囲の電磁振動で取得された時空間情報を使用して動的構造のダイナミクスを評価する方法を開発します。これにより、同じトークンによって、混乱の性質に応じてセグメンテーション休閑の方法を選択し、適応的に適応することができます。ダイナミクスの分布に。

折り畳みシーンにおける動的構造の動的な動きのモデルを作成すること。これにより、走行距離データの取得に基づいて、動的構造の動きの軌跡と、に基づく視覚オブジェクトの基礎に関する仮説の開発が可能になります。擾乱の先史時代の分析。

セグメンテーションの複雑なアルゴリズムを開発します。これは、折りたたみシーンでのバガタリアの動きのモデルに基づいて、特定の動きの方向での動的構造の兆候の発現の複雑さと、オブジェクトの投影のオーバーラップを明らかにします。

集合的な意思決定の方法に基づいて、形式文法とシーンのビデオグラファーの観点から表現された動的画像を認識する方法、および折り畳みシーンのベイズ測定でアクティブな文字と細分化を認識する方法を開発します。

開発された方法とモデルに基づいて、さまざまな認識の実験システムを設計します。 オブジェクトの画像のシーケンスを処理するために使用されます。これは、固定と2£>-投影の十分なセット、動的画像のi-認識によって特徴付けられます。 折りたたみシーン。

メソッド、フォローアップ。 論文の研究では、パターン認識の理論、画像認識の記述理論、信号処理の理論、ベクトル解析とテンソル計算の方法、およびグループの理論の方法、正式な文法の理論が授与されました。

論文研究の科学的目新しさは攻撃的です：

1.新しいモデルは、ディネミノ、同じ、セグメントのIrarchychny riwanesのロッドシャー（ラッシュのローカルの徹底的なベクトルの背後）、roseshnes（知覚である時）のシーンによって動機付けられています。最大動的不変量。

2. Rozshirena記述teorіyarozpіznavannya画像zaprovadzhennyam chotiroh novihprintsipіv：Obl_kメチレンrozpіznavannyaPochatkovastadіyahanalіzu、rozpіznavannyapovedіnkidinamіchnihob'єktіv、otsіnkaperedіstorії、zmіnna数量ob'єktіvsposterezhennyaスコーdozvolyaєpіdvischitiyakіstrozpіznavannyaob'єktіv、スコーにrakhunok ruhayutsya用有益性の結果の促進。

3.まず、電磁振動の可視域と赤外域の同期シーケンスにおける動きを評価するための適応型時空間法を開発しました。これにより、両方のタイプの重要性から判断して、さまざまな階層レベルで動きの兆候を認識できます。シーケンス。

4.bagator_vnevogoラッシュの新しいモデルが開発されました。 これにより、川の端のシーンを分解できます。 >結婚しないでください。 前景と背景への世界的に認められた足場によって、オブジェクトの画像のより信頼性の高いセグメンテーションを獲得することができます。 折りたたみ遠近法シーン。

5：カイプライミング？ そのプロンプト; 新着; 動的オブジェクトのzagalneniyaアルゴリズムセグメンテーション。 h、zastosuvannyam、行動の歴史を含む非人称的な兆候。 また、他の視覚オブジェクトのダイナミクス、およびシーンの近くのオブジェクトの相互作用（オーバーシュート投影、ビデオセンサーの視野からのオブジェクトの外観/外観）をグループ変換の改善とともに確認できます。 そして、積分および不変の推定値の評価からの（2つの自殺フレームからの）オブジェクトの投影の主要部分の以前に提案された分析に。

受け入れの6集団Modifіkovany方法rіshenスコーvіdrіznyaєtsyaznahodzhennyamrozpіznavannya活動法のために私たちのmіzhkadrovihproektsіyob'єkta私スコーdozvolyaєvrahovuvatiperedіstorіyusposterezhenを探す合理的にそのosnovіbayєsіvskoїMEREZHI上podіyとznahodzhennyamіripodіbnostіVdinamіchnihobrazіvためtakozhzaproponovanіフィアビディ擬似vіdstaney hリファレンススピーカー

実用的な重要性。 論文で承認されたロボットの方法とアルゴリズムは、国家プロジェクト「セーフプレイス」の枠組みの中で、さまざまな技術プロセスとビデオシーケンスの自動制御のためのシステムで、豊かでスモッグのロシアでの自動車輸送事故の監視における実用的なアプリケーションとして認められています。交通管制の監視を監視す​​るためのシステム。 航空写真上のオブジェクトを識別し、風景画像を認識するためのシステムと同様に

仕事の成果の実現。 EOMのプログラムのロシアのレジストリに登録するための分散プログラム：プログラム「手書きテキスト画像のセグメンテーション（SegPic）」（証明書番号2008614243、モスクワ、2008年4月5日）。 「モーションエスティメーション」プログラム（証明書番号2009611014、モスクワ、2009年2月16日）。 プログラム「個人のローカリゼーション（FaceDetection）」（証明書番号2009611010、モスクワ、2009年2月16日）。 プログラム「静止画像に視覚的な自然効果を重ね合わせるためのシステム（自然効果の模倣）」（証明書番号2009612794、モスクワ、2009年4月30日）。 プログラム「煙の視覚的検出（SmokeDetection）」（証明書番号2009612795、モスクワ、2009年4月30日）; 「交通量の多いロシアの場合の自動車のソブリンナンバープレートの視覚的登録のためのプログラム（FNX CTRAnalyzer）」（証明書番号2010612795、モスクワ、2010年3月23日）モスクワ、2010年2月31日

倉庫ライン（VAT KZG "Biryusa"、クラスノヤルスク）の冷蔵庫のケースを認識し、景観画像上のオブジェクトを識別するためのアルゴリズムとソフトウェアのサポートの移転に関する法律が制定されました（懸念無線機器 "Vega"、VATKB"Promіn 「M。RibіnskYaroslavskoїoblastі）segmentatsіїlіsovoїroslinnostі用セットposlіdovnihのaerofotoznіmkіv（TOVは、 "アルテックス空間情報科学"、M。モスクワ）、viyavlennyaプレートがそのpіdvischennyayakostіїhvіdobrazhennya（UGIBD Krasnoyarskomu ^ bagatopotochnomurusіでvіdeoposlіdovnostіにモータzasobіvのreєstratsіynihznakіvを支配するためのエッジ、m。クラスノヤルスク）。

アルゴリズムとソフトウェアセキュリティは、「知的データ処理」、「科学と光のコンピュータ技術」、「デジタル画像処理の理論的基礎」、「画像認識」、「神経測定」の分野の研究中の初期プロセスで開発されます。アカデミックM.F.にちなんで名付けられたシベリア州立航空宇宙大学の「画像を処理するためのアルゴリズム」、「ビデオシーケンスを処理するためのアルゴリズム」、「シーンとマシンビジョンの分析」 Reshetnov（SibDAU）。

論文の仕事から得られた結果の信頼性は、勝利の方法の正確さとそれらの改訂の数学的厳密さによって、そしてそれらの実験的検証の結果における仕事の位置の定式化の妥当性によって保証されます。

ザキストを非難するための主な規定：

1.折りたたみシーンで動的画像を処理および認識するためのモデルは、セグメンテーションとオブジェクトだけでなくアクティブなオブジェクトも認識するという階層的な同等性によって完全に拡張されます。

2.時系列（画像シーケンス）の画像認識の記述理論の拡張と、空間領域および倉庫のタイムゾーンでのデータ分析の情報コンテンツの追加の進歩。

3.動きを評価するための適応型時空間法。 電磁振動の可視および赤外線範囲の同期シーケンスにおける局所31効果のテンソル発現に基づいています。

4.折りたたみシーンでのバガトリーの動きのモデル。これは、オブジェクトの動きの軌跡の信頼性の高い分析のために、エッジの遠近法シーンの分解を拡張します。

5.動的オブジェクトをセグメント化するためのより高度なアルゴリズム。これにより、グループ変換と積分および不変推定の提案に基づいて、オブジェクトの投影のオーバーラップ、視野からのオブジェクトの外観/外観を明らかにすることができます。ビデオセンサー。

6.解の集合的受容と距離空間での疑似ビューの認識、および折りたたみシーンでのアクティブなシーンと細分化の修正された方法に基づいて動的画像を認識する方法。

ロボットの承認。 論文研究の結果の主な規定は、第10回国際会議「パターン認識と画像分析：現代情報技術」（S.-Petersburg、2010年）、国際会議「超近代的な電気通信と制御システム」で補足され、議論されました。 ICUMT2010 "; サイバネティックスおよびシステム分析におけるノンパラメトリック手法に関するXII国際シンポジウム（Krasnoyarsk、2010）、II国際シンポジウム「IntelligentDecision-Technologies-IDT 2010」（ボルチモア、2010）、III国際会議。 「自動化、制御？ および情報技術-AOIT-ICT"2010"（Novosibirsk、2010）、第10、11、および第12回国際会議および展示会 "信号のデジタル処理およびїїzastosuvannya"（Moscow、2008-2010）、X国際科学技術会議 "Theoretical現代の情報技術の応用力」（Ulan-Ude、2009年）、IX国際科学技術会議「XXI世紀のサイバーネティクスと高度な技術」（Voronіzh、2008年）、全ロシア会議の画像処理」（Krasnoyarsk、2007年） 、X、XI、XIII国際科学会議「Reshetnevskiyreading」（Krasnoyarsk、2006、2007、2009）、および州立航空宇宙機器大学の科学セミナー-Petersburg、2009）、Institute for Calculating Modeling of CO

RAS（Krasnoyarsk、2009）、Institute of Image Processing Systems RAS（Samara、2010）。

出版物。 論文研究の結果に基づいて、1つのモノグラフ、26の記事（うち14の記事は学者によって発行され、高等証明委員会のリストに含まれています）、2つの記事は学者によって発行され、 Thomson Reuters：Science Citation Index Expanded / Conference Proceeding Index”）、19の追加レポートの要約、ロシアのEOMプログラム登録簿に登録された7つの証明書、およびNDRの3つ星。

スペシャルエントリー。 これらは主な結果であり、数学とアルゴリズムの両方のソリューションのタスクの定式化を含む論文への貢献であり、著者が特別な方法で取ったもの、または科学的な好奇心と途切れることのない参加のために考案されたものです。 作品の資料としては、技術系候補者の科学レベルの論文が2つ盗まれ、著者は公式の科学ケリヴニクでした。

ロボット構造。 作品は、エントリー、6つの部門、visnovkiv、書誌リストで構成されています。 論文の本文は326ページあり、要約は63の図と23の表で示されています。 書誌リストには232の名前が含まれています。

6.7チョリのウィスノフキ

このセクションでは、実験的なソフトウェアコンプレックス「ZROEL」v.1.02の構造と主な機能を確認します。 vykonuєシステムієrarchіchnuієrkhіchnuієrkhіchnuobrobkіsequentіizobrazhenはvyshchihіvnіvrіvnіvrіvnіvnіnіob'єktіvipodіyまでです。 グラフ、メジャー、分類子システムの多くの低レベルモジュールが自動モードで動作します

このソフトウェアパッケージに基づく実験的研究は、テストベース「OTCBVS ^ 07」からの多数のビデオシーケンスと赤外線シーケンス、テストビデオシーケンス「ハンブルグタクシー」、「ルービックキューブ」で実施されました。 「サイレント」、および元のビデオ素材。 動きを評価する5つの方法がテストされました。 赤外線シーケンスのブロッキング方法とプロポーニング方法は同様の値を示し、精度が最も低いことが実験的に示されています。 ビデオ残像の提案方法とピンチツーポイント機能の方法は、同様の結果を示しています。 この場合、テンソルpidkhіdの分割は、点の特異点を使用してステッチする方法に対して、コンピューターによる計算の義務が少なくなります。 ビデオシーケンスと赤外線シーケンスの同期の複合変数で、速度ベクトルのモジュラスの重要性とシーンの照明の減少を考慮した変動の範囲。

mnozhinibezlіchі - znahodzhennyamіripodіbnostіvhіdnihdinamіchnihobrazіvエタロンdinamіchnimi画像の（休耕OD uyavlennya当社dinamіchnoїを探すためのrozpіznavannyavіzualnihob'єktіvzastosovuvalisyaフィアVD擬似vіdstaneyのための（擬似vіdstanハウスドルフ、グロモフ・ハウスドルフ、フレシェ、自然擬似vіdstan） vektorіv、非人称機能）。 Voniは、許容できる形態学的変換を備えた画像を作成する能力を示しました。 形状の評価の正規化を、精神的に隣接するフレームと5番目の部分の上部の領域との間のオブジェクトの投影の上部の輪郭Kcに統合し、不変の評価-の相関関数突起の上部Fcor。 Zastosuvannyaが修正したソリューションの集合的な受け入れ方法により、着信画像の距離警告（オブジェクトの重なり合う投影の落下、火の光の中でのシーンの作成）を「見る」ことができ、最も適切な注意を選択できます。 実験によると、集団的意思決定の修正された方法を使用すると、認識の精度が平均24〜29％向上します。

交通評価、セグメンテーション、オブジェクトの認識の実験結果は、テスト画像シーケンス（「ハンブルグタクシー」、「ルービックキューブ」）で拒否されました。人々はテストデータベースPETS、CAVIAR、VACEからテストされました。最良の結果は、2つのシーケンスの認識も示しています。最良の実験結果は、グループ（歩く、大きく、手を上げる）で変化しない定期的な活動的な人々を認識するときに達成されたためです。

第6部門の完了時に、「ロシアの豊かな流れの中の自動車のソブリンナンバープレートの視覚的登録」、「画像の背後にある冷蔵庫のケースモデルを識別するためのシステム」、「アルゴリズム。セグメンテーション、風景画像。 オブジェクトの識別アルゴリズムとソフトウェアのセキュリティが申請者、組織に転送されました：テスト操作の結果は、論文ロボットによって採用されたモデルと方法に基づいて開発されたソフトウェアセキュリティの実用性を示しました。

WISNOVOK

論文ロボットでは、時空データの処理、電磁可視化の可視範囲と赤外線範囲のシーケンスからの削除、折り畳みシーンでの動的画像の認識という最も重要な科学的および技術的問題が提起されました。 処理と検査の階層的方法のシステムは、時空間データのサインであり、ギャラリービデオガードで適用されたタスクを実装するための方法論的基盤です。

はじめに、論文の実際を概説し、比喩を定式化し、研究課題を設定し、結果の科学的新規性と実用的価値を示し、主な規定を提示します。 zahist。

最初のセクションでは、ビデオシーケンス内の視覚オブジェクトは、静止画像の認識の古典的な設定では、より豊富なベクトル記号、より低い画像によって特徴付けられることが示されました。 論文ロボットでは、処理の中間レベルと最高レベルで明確化段階が導入されます。これは、動的画像にとって重要な場合があります。

ギャラリーでの数学的手法の開発の歴史的性質を反映する、静止画像、カオスの要素を含む静的シーン、および画像のシーケンスの認識の主なタイプの分類が動機付けられています。 動きを評価する方法、崩壊するオブジェクトをセグメント化するためのアルゴリズム、サブフォールディングシーンを解釈するための方法のレポート分析が実行されました。

このようGalouzeauで複雑なRozglyanutoіsnuyuchіkomertsіynіaparatno-programnі、ヤク農業をmonіtoringzasobіvrіznogopriznachennya、obrobkaスポーツウェアvіdeomaterіalіv、zabezpechennya BEZPEKA（rozpіznavannyaのosіb、上nesanktsіonovaneproniknennyaの人々teritorіyuスコーohoronyaєtsya）takozhanalіzuyutsyadoslіdnitskіrozrobkivіdeosposterezhennyaシステム用。

第1章の終わりに、画像シーケンスの時空間処理の問題のステートメントが紹介され、画像シーケンスからの視覚情報の処理と認識の3つの等しい5つの段階で提示されます。

別の論文では、静止画像と画像のシーケンスのオブジェクトを処理および認識する正式なモデルが分解されました。 画像の広がりと広がりでの有望な許容可能な視覚化は、直接タスクと戻りタスクの兆候です。 不変仮想関数のルールと指定された最大動的不変が導入されています。 豊かな空間でさまざまな画像の軌跡を認識するとき、サインは影が薄くなる可能性があります。 オブジェクトの射影が変化すると、狭められた最大動的不変量の重要性がより折りたたまれやすくなり、そのような状況では達成できなくなります。

画像認識の記述理論の主な原則が検討され、画像認識中に情報を処理するためのアルゴリズム手順の合成を選択するための通常の方法の基礎を形成します。 Zaproponovanododatkovі原則、スコーrozshiryuyut記述teorіyudinamіchnih用画像：Obl_kメチレンrozpіznavannya上Pochatkovastadіyahobrobkiposlіdovnostі静止画rozpіznavannyasituatsіydinamіchnihob'єktіv、otsіnkaperedіstorіїdinamіchnihob'єktіv、ステージを折り畳んでzmіnna数量ob'єktіvsposterezhennya。

伝えられるところによると、一連の画像を分析するための主な兆候を探す問題は、キャプチャのタイプ（シングルアングルキャプチャの場合）、ビデオセンサーの動き、およびで崩壊するオブジェクトの可視性に応じて調べられます。可視ゾーン。 オープンスペースのいくつかの状況の目録が与えられており、これは世界にとって複雑な作業の兆候です。

第3段階では、画像のシーケンスを処理し、オブジェクトの認識、シーンのジャンルに類似したアクティブなアクションの段階が定式化されました。 視覚情報の処理の最後の階層的性質を達成するためのステップ。 また、画像シーケンスの時空間処理における階層的手法の交換についても考えてみてください。

画像の動的領域の分類は、構造テンソルの内部値の分析によって実行されます31）、そのプロパティベクトルは自殺フレームの画像の強度の局所効果に割り当てられます動的領域のローカル方向の評価のためにスコアリングされます。 テンソルアプローチに基づいて、可視および赤外線の変動範囲の時空間通信の動きを評価するための新しい方法が確立されました。 点を鋭くする方向の拡大に適応して、大きく変化するコアを収納する可能性を検討した。 後頭部の適応シャープニング、杭の形状、および方向付けられた楕円の形状の2〜3回の反復後の再形成により、画像上の構造の方向のポリプシット評価が可能になります。 このような戦略は、時空間データセットの勾配の推定を改善します。

幾何学的プリミティブと局所領域の特殊点の計算方法を急いで通過する局所パラメータの推定。 このように、地域の発展の局所的な兆候の評価は、その第3のクラスの視覚的オブジェクトの存在のさらなる仮説の発展の基礎となります。 同期ビデオシーケンスと赤外線シーケンスの選択により、領域内のローカルベクトルの画像上の領域のセグメンテーションの結果を改善することができます。

カラー画像に関する複数の順序統計からのベクトル法、およびマルチカラー法の枠組み内でのテンソルアプローチの開発。 許容される投影の数が多いため、等高線情報を明確にする方法は、領域にとって重要な場合があります。

第4部では、動きの構造に基づいて、動きの豊富なモデルに着想を得ました。これは、実際のシーンのオブジェクトのダイナミクスを反映し、関心のあるオブジェクトと手に負えない崩壊の影響を受けるシーンのdvorіvnevuを拡張します。

コンパクト群Liの理論に基づく、平面上の動的オブジェクトのモデルがさらにあります。 デザイン変換のモデルとアテナイ変換のさまざまなモデルを提示しました。 このような変換は、多数の投影（技術オブジェクト）を使用して世界の構造を記述するのに適しています。 制限されていない数の投影（人為的オブジェクト）からの構造の提出と投影変換には、低い加法性の心が伴います（ゾクレマ、おそらくビデオセンサーからオブジェクトの距離にある、小さなサイズのオブジェクトも）。 L. S. Pontryaginimによってもたらされたこの定理は、実質的なフレーム間の破壊点までオブジェクトを正確に記述する群座標の内部自己同型を知ることができたことに基づいて提案されています。 損害の大きさは、3インチの区分に分けられた人件費の売上高を評価する方法によって異なります。

自然の二重性による変換のグループ間の許容される遷移の拡大2£）-画像（オブジェクトの投影の変化の導入といくつかのオブジェクトの視覚的変換:(オブジェクトのvzaєmodiya））が動機付けられました。 基準を知っていた、ヤキ、ヘビがグループ化するとき、シーンでアクティブの巻き戻し、そして男性、インテゴヴァニ、KSAMIのKSの輪郭ONELARITIAROSENISへの戦略的部分-KorletovynaのCorleta-CorletaグループLis ' d、yakіは怠惰のステップを推定し、守られているオブジェクトの混乱の性質を明らかにすることを可能にします。

また、一連の画像における物体の動きの再履歴のモデルが動機付けられました。これには、動きの軌跡の時系列、宇宙でのヨガの場合の物体の形の変化、およびオブジェクト。シーンの外観/センサーギャップのフィールドからのオブジェクトの認識を示します（アクティブなアクションとサブシーンを認識するために使用されます）。 1

折りたたみシーンでのオブジェクトのセグメンテーションのアルゴリズムが分解されました。これには、セグメンテーションの逆折りたたみ（画像の再描画、カメラビューのフィールドからのオブジェクトの表示、カメラへの移動）が含まれ、次の3つのステップが含まれます。セグメンテーション、セグメンテーション、およびポストセグメンテーション。 皮膚の細分化、タスクの定式化、視覚的および視覚的データ、折りたたまれたシーンのセグメンテーションを可能にするアルゴリズムのブロック図の開発、さまざまな視覚化範囲の同期シーケンスの勝利の超越。

第5部では、形式文法、映像作家のシーン修正、集団的意思決定の方法に基づいて、動的画像を認識するプロセスが検討されます。 動きのあるダイナミックなシーンは、時間とともに変化する構造を生み出し、構造的な認識方法を勝ち取るのに十分です。 折りたたまれたシーンを認識するための三者択一の文脈文法は、画像のシーケンスを解析するタスクとシーンの構文解析のタスクという2つのタスクを実現するオブジェクトのバガタリアルな動きから伝播されました。

シーンのセマンティック記述の最も基本的な方法は、階層的なグループ化の方法によってプロンプトを表示するビデオグラフです。 下位レベルの複雑な兆候に基づいて、構造物の局所的な広がりが形成され、時間内のステーション、オブジェクトの局所的な広がり、およびシーンのビデオグラフが形成されます。これには、オブジェクトの広がりの認識、コレクションが含まれます。それらの当局、およびそれらの間の時空リンク。

ソリューションの集合的な採用方法の変更は、国内の承認手順に基づいています。 最初のレベルでは、あなたや他の能力分野のイメージの信頼性が認識されています。 川の向こう側では、最高のルールの騎兵隊を獲得しており、その能力は割り当てられたエリアで最大です。 動的符号の表現における休耕地での入力動的画像と標準動的画像の類似性の既知の世界を備えた疑似ビジョンの開発に刺激されました-数値特性の倍数、ベクトルの倍数、関数の倍数。

折りたたみシーンのサブビデオを認識すると、サブビデオに展開されます。動的オブジェクトのオブジェクトデポジットモデルが表示されます。 一貫性の関数として、最も単純な分類子が記号のスペースにあり（たとえば、^ -averageのメソッドの後）、既知のオブジェクトに関連付けられた多数のテンプレートに対して設定が確立されます。 視覚オブジェクトの投影におけるテンプレートの方法と形成をレビューします。

ビデオグラファーはマルコフ測度に基づいています。 アクティブなメディアエージェントを明らかにする方法、およびステージの近くで、ビデオグラファーが認識のために識別されることを奨励するための手順が調べられます。 テストストックでトレーニングされているため、各スキンスーツには独自のモデルがあります。 Iyavlennyapodіyzvoditsyaは、ベイジアンアプローチに基づいて、アクティブなdіy、scho、続いてvykonuyutsyaのクラスター化を行います。 入力ビデオシーケンス内の係数の行列を再帰的に再帰的に分割し、トレーニングの段階で参照、podia、およびotrimanimyと照合します。 この情報は、シーンのジャンルを対象としており、必要に応じて、データベース内のビデオシーケンスのインデックスを作成します。 マルチメディアインターネットデータベースでインデックスを作成するための画像とビデオ素材を理解して解釈するためのスキームが分解されました。

実験的なソフトウェアコンプレックス「SPOER」v.l.02の説明と、画像シーケンスの概要、および粗いオブジェクトとポッドの認識について、第6部で説明します。 Vіnvykonuєシステムієrarchіchnuієrkhіchnuієrkhіchnuobrobkіsequentіizobrazhenは、最大でіnіvіshіhrіvnіvrіvnіvrіvnіvnіnіob'єktіvіpodіyです。 Vіnєavtomatizirovannoyシステム、nalashtuvannyagraphіvіn、mérezhіklаsifikatorіvのnauchannyaのための人々のschovimagaє参加。 システムのいくつかの下位モジュールは自動的に機能します。

ソフトウェアコンプレックス「SPOER」、v.l.02、テストベース「OTCBVS」07からの画像のビデオシーケンスと赤外線シーケンスの助けを借りて行われた実験的調査では、ビデオシーケンス「ハンブルグタクシー」、「ルビックキューブ」のテストがテストされました。速度を評価する5つの方法がテストされました。他の方法と比較して、最も正確な結果を示し、最小限のコンピューター計算を使用するビデオシーケンスの提案方法。

ObzalnyのRospіznovannayaの場合、プロジェクトvicoristoviloviloviloviloviloviloviloviloviloviloviloiの形態学者の許可、 Zastosuvannyaが修正した決定の集合的受け入れ方法により、着信画像の距離警告（オブジェクトの重なり合う投影の欠陥、光に照らしたシーンの視覚的作成）を「見る」ことができ、最適なものを選択できます。 実験によると、集団的意思決定の修正された方法を使用すると、認識の精度が平均24〜29％向上します。

評価の実験結果-ruhu; オブジェクトのセグメンテーションと認識は、テスト画像シーケンス（ハンブルグタクシー、ルービックキューブ。OTCBVS* 07テストデータベースからのサイレント、ビデオシーケンス、および赤外線シーケンス）で削除されました。 アクティブなDIYの人々を認識するために、テストベースのPETS、CAVIAR、VACEからのバットがテストされました。 最良の結果は、2つのシーケンスの認識を示しています。 また、グループ（歩く、大きく、手を上げる）で変化しなかった定期的な活動的な子供を認識するときに、最良の実験結果が達成されました。 Hibnispratsovuvannyaobumovleniyazasvіchennyamと多くのシーンの近くの影の存在。

bazі実験複合体"ZROЄYA»、V。1.02boulerozroblenіsistemiobrobkivіdeoіnformatsіїrіznogotsіlovogopriznachennya"VіzualnaReigninginRegistration segmentatsії風景の画像。 オブジェクトの識別。 アルゴリズムとソフトウェアのセキュリティは、関心のある組織に移管されました。 テスト操作の結果は、論文ロボットのモデルと方法での提案に基づいて開発されたソフトウェアの実用性を示しました。

このランクでは、次の結果が論文ロボットから取得されました。

1.適応階層手順に基づく時空間構造の処理と認識のための正式なモデルが提案されました。 それらによって考慮される画像の処理シーケンスは、それらの中に同型および準同型変換が祀られており、静的および動的不変量の関数が祀られています。 また、モデルは、崩壊しているビデオセンサー、およびシーン内で崩壊しているオブジェクトの存在下で画像のシーケンスを分析するために、いくつかのタスクのオブジェクトの静的および動的な兆候を検索するように動機付けられました。

スコーdozvolyayut vrahovuvatitsіlіrozpіznavannyaPochatkovastadіyahobrobkiposlіdovnostі離れた領域の画像segmentatsієyuіnteresu、buduvatitraєktorіїRuhu Irozpіznavatipovedіnkudinamіchnihob'єktіv、vrahovuvatiperedіstorіyuRuhuob'єktіvに記述pіdhoduにrozpіznavannyaposlіdovnostey画像の2Rozshirenі-osnovnі命題ob'єktіv注意。

3. 3つの等しい5つのステージで構成される時空間構造を処理および認識し、オブジェクト投影の正規化を転送する階層的方法。これにより、折り畳みの動的な兆候が異なる1つのクラスの参照数を高速化できます。開発されてきた。

4.電磁振動再生の可視および赤外範囲からの一連の画像の動きを評価する方法が開発されました。これは、空間時間のデータセットが勝利し、構造テンソルの形式で提示されるという事実によって検証されます。 ЪBテンソル。 流れは明確です。 Otrimanの動きの評価により、許容可能な投影の数を考慮した、動的な視覚オブジェクトのセグメンテーションの最も効果的な方法を選択できます。

5.速度の局所ベクトルに基づく画像の領域の多彩な動きのモデルが提案されました。これにより、前景と背景のオブジェクトだけでなく、動きのレベルでもシーンを分割できます。ポスターの距離にあるオブジェクトの。 これは、シーンのすべてのオブジェクトが視覚的なロシア語で配置されている場合、便利なビデオセンサーによって記録される折りたたみシーンに特に当てはまります。

6.動的オブジェクトをセグメント化するための適応アルゴリズムが開発されました。a）オーバーラップの場合にインスピレーションを得た、ローカル動的領域のダイナミクスの先史時代の分析に基づいて、投影数が制限されたオブジェクト用。 、画像はテンプレートの後に処理され、カルマンフィルターの停滞がインラインの軌道で予測されます。 b）複雑な分析、色、テクスチャ、統計、位相的兆候、および動きの兆候に基づいて十分な数の投影があるオブジェクトの場合、画像が交差するときに、アクティブな輪郭を使用して領域の形状が取得されることが疑われます方法。

7.構造の局所的な広がりの低レベル、時間、およびオブジェクトの局所的な広がりの距離の複雑な兆候を階層的にグループ化する方法として、折り畳みシーンの動的ビデオグラフを作成する方法が提案されました。 ビデオグラファーの編成は、オブジェクト間の時間のタイミングを設定し、ステージの近くのステップを認識するためのすべての重要な兆候を取ります。 M.I.の2つの世界の文法を拡張しました。 三重文脈文法への認識の構造的方法の境界にあるシュレシンガー。

8：変更の動的オブジェクトの認識のために、集合的方法は、まず、能力の領域の画像の信頼性の認識の決定を採用し、次に、その能力が指定された領域で最大。 動的兆候の発現の休耕画像から入力動的画像の類似性の世界を認識するために、chotirividi疑似ステーションに促されました。

9.ベイジアン測度に基づいてポッドを認識する方法は、入力ビデオシーケンスからの主係数の行列を再帰的に分割し、参照ポッドを使用してポアリングする方法を学習の段階で分解します。 Tsyaіnformatsijaєvihіdnoyforvyznachennyaシーンジャンルとマルチメディアインターネットデータベースのindexuvannyaビデオシーケンス。

10.時空間処理の適応アーキカル法に加えて、画像のシーケンスを処理および認識する実用的なタスク、方法の実用性が示され、階層的処理方法のシステムの有効性が示される。 標識の適応選択の可能性を伴う視覚情報の認識。 rozvyazannyaタスクのプロセス。 実験システムの設計を見た結果を取り除いて、関心のある組織に転送します。

このように、この論文ロボットは、ビデオ警報システムの情報セキュリティという重要な科学的および技術的問題に違反し、動的画像の時間処理と認識のギャラリーで直接新たに解体されました。

1.折りたたみ画像の自動分析/編 食べる。 ブレイバーマン。 M .: Svіt、1969年。-309ページ。 ボンガードM.M. 認識の問題。 -M：ナウカ、1967年。-320ページ。

2. Alpatov、B.A.、領域の境界の存在とオブジェクトの動きの画像のシーケンスで、崩壊しているオブジェクトの兆候/ B.A. アルパトフ、A.A。 中国//画像のデジタル処理、No。1、2007年。p。 11-16。

3. Alpatov、B.A.、幾何学的画像の心の中で崩壊するオブジェクトのビジョン/ B.A. アルパトフ、P.V。 ババヤン//信号のデジタル処理、No。452004.p。 9-14。

4. Alpatov、B.A.、Babayan P.V. Alpatov B.A.、Babayan P.V.デジタル信号処理、No。2、2006年。45-51p。

5.ボルシャコフ、A.A。、豊富なデータと時系列を処理する方法：大学向けマニュアル/ A.A. ボルシャコフ、R.I。 Karimov / M：Garyacha liniya-Telecom、2007. 522 p.6：Bongard、M.M. 認識の問題/M.M. ボンガード/M.:ナウカ、1967年。-320ページ。

6. Bulinsky、A.V. 振動過程の理論1/A.B。 ブリンスキー、O.M。 Shiryaev / M .: FIZMATLIT、2005.408p。

7. Weinzweig、M.M. 理解の観点からのダイナミックシーンの表現システムのアーキテクチャ/M.N.Vaintsvaig、M.M. Polyakova//Zb。 tr。 11番目の全ロシア語 conf。 「パターン認識のための数学的方法（MMRO-11）」、M.、2003年。pp.261-263。

8. Vapnik、V.M。 画像認識見習い長/V.M. Vapnik / M。：知識、1970年。-384ページ。

9. P.Vapnik、V.M。 パターン認識の理論（学習の統計的問題）/ V.M. Vapnik、A.Ya。 Chervonenkis / M .: Nauka、1974.416p。

10. Vasiliev、V.I. rukhomihtіl/V.I.の認識 ヴァシリエフ、A.G。 Ivakhnenko、V.Є。 ロイツキーと。 //自動化、1967年第6号、p。 47-52。

11. Vasiliev、V.I. 認識システム/V.I. Vasiliev / Kiev：Nauk。 ドゥムカ、1969年。292ページ。

12. Vasiliev、V.I. 認識システム。 Dovidnik/V.I。 Vasiliev / Kiev、Nauk、Dumka、1983.422p。

13. Vizilter、Yu.V。 機械学習問題における形態学的データの分析方法の実装>/Yu.V。 Vizilter //コンピュータと情報技術の会報、No。9、2007、p。 11-18。

14. Vizilter、Yu.V。 補間が改善された投影形態/Yu.V. Vіzіlter//コンピュータと情報技術の会報、№4、2008年。-p。 11-18。

15. Vizilter、Yu.V.、デジタル画像の構造解析における射影形態とその発展/ Yu.V. Vizilter、S.Yu。 Zhovtiv//Izv。 RAN。 TISU、No。6、2008年。p。 113-128。

16. Vizilter、Yu.V。 デジタルビデオシーケンスのトラフィックを確認および分析するタスクにおける自己回帰フィルターの動作に関する研究/Yu.V. Vizilter、B.V. Vishnyakov //コンピュータと情報技術の会報、No。8、2008年。-p。 2-8。

17. Vizilter、Yu.V。 構造化汎関数/Yu.Vによって記述されるモデルに基づく画像の投影形態。 Vizilter、S.Yu。 Zhovtov //コンピュータおよび情報技術の報告、No。11、2009年。-p。 12-21。

18. Vishnyakov、B.V. そのフレーム間のキルティングの動きを明らかにする問題におけるオプティカルフローの修正された方法の使用。

19. Ganebnikh、S.M. 木のような画像の停滞に基づくシーンの分析/S.N.Ganebnikh、M.M. ランゲ//Zb。 tr。 11番目のすべての成長。 conf。 「パターン認識のための数学的方法（MMRO-11）」、M.、2003年。-p。 271-275。

20.グルシュコフ、V.M。 サイバネティックス入門/V.M. グルシュコフ/キーウ：AN URSRのタイプ、1964年。324ページ。

21. Gonzalez、R.、WoodsR.デジタル画像処理。 英語からの翻訳。 赤のために。 P. A. Chochia / R. Gonzalez、R. Woods / M .: Technosfera、2006.1072p。

22. Goroshkin、A.N.、手書きテキストの画像セグメンテーション（SegPic）/ O.M. ゴロシュキン、M.M。 Favorska //証明書番号2008614243。2008年9月5日、モスクワのEOMプログラムレジストリに登録。

23. Grenander、W.画像理論に関する講義/ W. Grenander/3巻/英語からの翻訳。 赤の場合。 Yu.I. Zhuravlova M：ミール、1979-1983。 130秒

24. Gruzman、I.S。 情報システムにおける画像のデジタル処理：Navch。 Posibnik / I.S. Gruzman、B.C. Kirichuk、V.P. Kosikh、G.I. Peretyagin、A.A. Spektor / Novosibirsk、タイプNDTU、2003年。p。 352。

25.知的システムにおける信頼性が高く、もっともらしいVisnovok、Ed。 V.M. 膣、D.A。 Pospelova。 2番目のビュー。、修正されました。 それはやった。 -M .: FIZMATLIT、2008年。-712ページ。

26. Duda、R.シーンの画像認識と分析/R。 Duda、P. Hart / M .: Svit出版社、1978年。512ページ。

27. Zhuravl'ov、Yu.I。 認識と分類のタスクを完了するための代数的ステップについて/Yu.I。 Zhuravlyov //サイバネティックスの問題：Zb。 st。、vip。 33、M：Nauka、1978年。p。 5-68。

28. Zhuravl'ov、Yu.I。 情報の処理手順（リワーク）の代数的修正について/ Yu.I. Zhuravlyov、K.V. ルダコフ//応用数学と情報学の問題、M .: Nauka、1987.p。 187-198。

29. Zhuravl'ov、Yu.I。 画像の認識と画像の認識/Yu.I. ジュラブロフ、I.B。 Gurevich//Shhorichnik「認識。 分類。 天気。 数学的方法とїхzastosuvannya」、VIP。 2、M：Nauka、1989.-72p。

30. Zhuravlov、Yu.I。 画像の認識と画像の分析/Yu.I.Zhuravlyov、I.B. グレヴィッチ/3冊の本のピースインテリジェンス。 本。 2.モデルと方法：Dovіdnik/Ed。 はい。 Pospelova、M .:「ラジオと電話」を入力、1990年。-p.149-190。

31.ザゴルイコ、N.G。 認識と識別の方法/N.G. Za-goruiko /M.:うれしい。 ラジオ、1972年。206ページ。

32.ザゴルイコ、N.G。 ピースインテリジェンスと経験的転送/N.G. ザゴルイコ/ノボシビルスク：眺め。 NSU、1975年。82ページ。

33. Ivakhnenko A.G. 一次システムの合成と分析の前の不変式論と複合制御の開発について/O.G. Ivakhnenko // Automation、1961 No. 5、p。 11-19。

34. Ivakhnenko、G.I. 認識と自動制御の自己学習システム/A.G. Ivakhnenko / Kiev：Tekhnika、1969年。302ページ。

35. Kashkin、V.B. 宇宙からの地球のリモートセンシング。 画像のデジタル処理：見出しヘルプ/ V.B. カシュキン、A.I。 Su-hinin / M .: Logos、2001.264p。

36.コブツァーリ、A.I。 応用数理統計。 エンジニアおよび科学者向け/O.I. Kobzar / M：FIZMATLIT、2006年。816ページ。

37. Kovalevsky、V.A. 画像認識の相関法/V.A. Kovalevsky//Zhurn。 計算された 数学と数理物理学、1962年、2、4号、p。 684-690。

38.コルモゴロフ、A.N.:関数空間におけるイプシロン-エントロピーとイプシロン-乗数/O.M. コルモゴロフ、V.M。 Tikhomirov//情報理論とアルゴリズム理論。 M：ナウカ、1987年。p。 119-198。

39. Korn、G.Dovіdnikzmathematicidlyanaukovtsіviіnzhenerіv/G. Korn、T. Korn // M .: Nauka、Gol。 ed。 fiz.-mat。 lit.、1984.832p。

40. Kronover、R.力学系におけるフラクタルとカオス/ R. Kronover // M .: Tekhnosfera、2006.488p。

41.ベラ・ラプコ、A.V。 さまざまなタイプのデータの分類のノンパラメトリックおよびハイブリッドシステム/A.V.Lapko、BlA。 ラプコ//Tr。 12番目の全ロシア語 conf。 「画像認識の数学的方法とモデル」（MMRO-12）、M.、2005.-p。 159-162。

42. Levtin、K.E. ディマの視覚的検出（SmokeDetection）/ K.E. Levtin、M.M. Favorska//証明書番号2009612795。EOMモスクワ、ZOLipnya2009のプログラム登録簿に登録

43. Lutsiv、V.R. ロボットの光学システムの統合の原則/V.R. Lutsiv、M.M。 Favorska//V-book。 「産業用ロボットの統一と標準化」、タシケント、1984年。p。 93-94。

44. Lutsiv、V.R. HAP/V.R用のユニバーサル光学システム Lutsiv、M.M。 Favorska//本で。 「Dosvіdsvorhennya、vprovadzhennya ta vykoristannya APCS in Associations and Enterprises」、L.、LDNTP、1984年。p。 44-47。

45.メドベデバ、E.V。 ビデオ画像で動いているベクトルを評価する方法/E.V.Medvedeva、B.O. Timofiev //第12回国際会議および展示会「信号のデジタル処理とїїzastosuvannya」の資料で、M .: U 2vol。T.2、2010.p。 158-161。

46.画像のコンピュータ処理の方法/Ed。 V.A.ソイファー。 2番目のビュー。、Isp。 -M .: FIZMATLIT、2003年。-784ページ。

47.オブジェクトの自動検出とサポートの方法。 画像処理と管理/B.A.Alpatov、P.V. ババヤン、O.E。 バラショフ、A.I。 ステパシュキン。 -M：Radiotehnika、2008年。-176ページ。

48.コンピュータ光学の方法/編。 V.A.ソイファー。 M .: FIZMATLIT、2003年。-688ページ。

49. Mudrov、A.Є。 Basic、Fortran、Pascal/А.Єという言語を使用したPEOMの数値メソッド。 Mudrov / Tomsk：MP "RASKO"、1991.272p。

50. Pakhirka、A.I。 個別のローカリゼーション（FaceDetection）/ A.I. Pakhirka、M.M. Favorska //証明書番号2009611010。2009年2月16日、EOMモスクワのプログラムレジストリに登録。

51. Pakhirka、A.I. 非線形画像エンハンスメント/A.I.Pakhirka、M.M. Favorska証明書番号2010610658。2010年3月31日、EOMモスクワのプログラム登録簿に登録されました。

52.ポントリャーギン、L。S.途切れのないグループJ L. S.ポントリャーギン//第4種、M .:ナウカ、1984年。-520ページ。

53.ポタポフ、A.A。 放射物理学とレーダーのフラクタル：振動トポロジー/ A.A. Potapov//表示。 2番目、改訂。 それはやった。 -M：大学の本、2005年。848ページ。

54. Radchenko Yu.S. 「ビデオシーケンスの変化」の出現に関するスペクトルアルゴリズムのフォローアップ/Yu.S.Radchenko、A.V. Buligin、T.A. Radchenko//Izv。VNZ。

55.サルニコフ、I.I。 画像解析システムのラスター時空間信号/I.I. サルニコフ//M.: Fizmatlit、2009年。-248ページ。

56.セルグニン、S.Yu。 ダイナミックでバガトリーな画像記述のスキーム/S.Yu.Sergunin、K.M。Kvashnin、M.I。 クムスコフ//Zb。 tr。 11番目の全ロシア語 Conf：「パターン認識のための数学的方法（MMRO-11）」、M.、2003年。p。 436-439：

57. Slinko Yu.V. 最尤法による1時間のフォローアップと輪郭のタスクの検証/Yu.V. Slinko //デジタル信号処理、No。4、2008年。p。 7-10

58.ソルソ、R。認知心理学/ R.ソルソ/サンクトペテルブルク：ピーター、第6種、2006年。590ページ。

59.タラソフ、I.Є。 VHDLムービーのダウンロードからのFPGA「Xi-linx」に基づくデジタルデバイスの開発/I.Є。 Tarasov / M .: Garyacha liniya-Telecom、2005.-252p。

60. Favorska、M.M. 適応型ロボットシステムにおける画像のデジタル認識のためのアルゴリズムの開発/M.N. Favorska // L !、レニングラード航空研究所。 prilad。、1985年。原稿の寄託：VINITI23.01.85。 No.659-85Dep。

61.Favorska; んん。 適応ロボットシステムにおける画像の正規化と認識のためのスペクトル法の適用/M.N.*。 Favorska // L.、レニングラーツキー、航空業界。 prilad。、1985年。原稿部。 VINITI23.01.85で。 No.660-85Dep。

62. Favorska、M.M. プレス加工用の物体を認識するためのアルゴリズムの開発のDosvid/M.M. Favorska//本で。 「Stan、交通警察、RTKおよびPRに基づいて複雑な自動化と直接連携するdosvid」、ペンザ、1985年。p。 64-66。

63. Favorska、M.M. オブジェクトのグループのDoslіdzhennya射影力/М.М。 Favorska、Yu.B。 コズロフ//シベリア航空宇宙大学の会報。 Vip。 3、クラスノヤルスク、2002年。-p。 99-105。

64. Favorska、M.M. 床の後ろのオブジェクトのアテナイ構造の指定/M.M. Favorska //シベリア航空宇宙大学紀要、Vip。 6、クラスノヤルスク、2005年。-p。 86-89。

65.Favorska-M.M。 Zagalna分類p_dkhod_vからrezp_znavannyaizobrazhen/M-.N。 Favorska // V< материалах X междунар. научн. конф. «Решетневские чтения» СибГАУ, Красноярск, 2006. с. 54-55.

66. Favorska M.M. 静止画像の認識のための不変仮想関数/M.N. Favorska//シベリア航空宇宙大学の会報。 Vip。 1（14）、クラスノヤルスク、2007年。p。 65-70。

67. Favorska、M.M. 毎日のデータのタスクとしてのImovirnіsnіメソッドとビデオストリームのセグメンテーション/М.М。 Favorska//シベリア航空宇宙大学の会報。 Vip。 3（16）、クラスノヤルスク、2007年。p。 4-8。

68. Favorska、M.M. 画像認識システムにおける有益な標識の数の選択/M.M. Favorska//XIインターナショナルの資料。 科学。 conf。 「Reshetnivsky読書」SibDAU、クラスノヤルスク、2007年p。 306-307。

69. Favorska、M.M. 2つの世界の画像のセグメンテーションのための戦略/M.M. Favorska //全ロシア科学会議の資料「MMOI-2007の画像を処理するためのモデルと方法」、クラスノヤルスク、2007年。p。 136-140。

70. Favorska、M.M. フラクタルアプローチに基づく風景画像のセグメンテーション/M.M. Favorska //第10回国際会議および展示会「信号のデジタル処理とїїzastosuvannya」の資料で、M.、2008年。p。 498-501。

71. Favorska、M.M. 手書き文字の画像を認識するためのモデル/M.M。 ファボルスカ、O.M。 Goroshkin//軍事航空宇宙大学シベリア州の会報。 Vip。 2 "（19）、クラスノヤルスク、2008年。52-58ページ。

72. Favorska、M.M. ビデオ警報システムでの交通評価の実装のためのアルゴリズム/M.N. ファボルスカ、A.S。 Shilov//管理システムと情報技術。 展望調査/IPURAS; VDTU、No。3.3（33）、M.-Voronizh、2008年。p。 408^12。

73. Favorska、M.M. 折りたたみシーンでオブジェクトを認識するための形式文法が開発される前//M.N. Favorska/XIII国際科学会議の議事録。 「Reshetnevsky読書」。 約2年。 4.2、クラスノヤルスク、2009年。p。 540-541。

74. Favorska、M.M. 予言的フィルターに基づく動的画像の認識/M.M. Favorska//シベリア航空宇宙大学の会報。 Vip。 1（22）約2年。 4f。 1、クラスノヤルスク、20091p。 64-68。

75. Favorska、M.M. Favorska、A.I。 Pakhirka、A.C. シリブ; M.V. Zhіnok//速報。 シベリア航空宇宙大学。 Vip。 1（22）約2年。 パート2、クラスノヤルスク、2009年。p。 69-74。

76. Favorska、M.M. 埋め込まれたローカル3D構造テンソルからのラフビデオオブジェクトの知識/М.М。 Favorska//シベリア航空宇宙大学の会報。 Vip。 2（23）、クラスノヤルスク、2009年。p。 141-146。

77. Favorska、M.M. テンソルアプローチに基づく折りたたみシーンでのオブジェクトの動きの評価/M.M. Favorska //信号のデジタル処理、No。1、2010年。-p。 2-9。

78. Favorska、M.M. 風景画像の特徴を包括的に分析/M.M. Favorska、N.Yu。 ピヴェン//光学ジャーナル、77、8、2010年。-p。 54-60。

79.罰金、紀元前 画像識別/BC。 ファイン//M：Nauka、1970.-284s。

80.フォーサイス、D.A。 コンピューター卿。 現代のpidkhid/D.A. Forsyth、J. Pons // M：vidavnichiydіm "William"、2004.928p。

81. Fu、K.画像の認識と機械の学習における最新の方法/ K. Fu / M。：Nauka、1971.320p。

82. Fu、K.画像認識における構造的方法/K。 Fu / M .:Svіt、1977年。-320ページ。

83.福永健一。パターン認識の統計理論入門/K。 福永/M.:ナウカ、1979年。368ページ。

84.シェルキン、O.I。 自己相似性とフラクタル。 電気通信プログラム/O.I. Shelukhin、A.V. Osin、S.M. スモルスキー/赤用。 O.I. シェルキナ。 M：FIZMATLIT、2008年。368ページ。

85.シロフ、A.S。 動きの推定/O.S. シロフ、M.M。 Favorska //証明書番号2009611014。2009年2月16日、EOMモスクワのプログラムレジストリに登録。

86. Sh.Shlezinger、M.I。 画像シーケンスを認識するための相関法/M.I. Schlesinger /本で：自動、何を読むか。 キエフ：Nauk.dumka、1965年。p。 62-70。

87.シュレジンジャー、M.I。 シフトの心のための2つの世界の音響信号の構文解析/M.I. Schlesinger // Cyber​​netics、No. 4、1976.-pp.76-82。

88.スターク、G.-G。 TsGZ/G.-G用のZastosuvannyaウェーブレット Shtark / Ml：Technosfera、2007年。192ページ。

89. Shup、T.物理学および技術における応用数値法：Per。 英語から / T. Shup/Ed。 S.P. Merkur'eva; M：ヴィシュチャ。 学校、19901-255 p.11 "5.電気、リソース：http：// www.cse.ohio-state.edu/otcbvs-bench

90.電気、リソース：http://www.textures.forrest.cz/電子リソース（テクスチャ画像のデータベーステクスチャライブラリフォレスト）。

91.電気、リソース：http://www.ux.uis.no/~tranden/brodatz.html電子リソース（Brodatzテクスチャ画像データベース）。

92. Allili M.S.、Ziou D.領域、境界、および形状情報を使用したビデオオブジェクトトラッキングのアクティブな輪郭// SIViP、Vol。 1、いいえ。 2、2007.pp。 101-117。

93. Almeida J.、Minetto R.、Almeida T. A.、Da S. Torres R.、Leite N. J. カメラの動き、オプティカルフローモデルのロバスト推定//講義ノート

94.コンピュータサイエンス（サブシリーズ図書館および文学科学を含む）5875 LNCS（パート1）、2009年。pp。 435-446。

95. Ballan L.、Bertini M.、Bimbo A. D.、SerraG.文字列カーネルを使用したビデオイベント分類//Multimed。 Tools Appl。、Vol。 48、いいえ。 1、2009.pp。 6987。

96. Ballan L. Bertini M. Del Bimbo A.、SerraG.文字列カーネルを使用したサッカービデオのアクション分類//In：Proc。 コンテンツベースのマルチメディアインデックス作成（CBMI）に関するIEEE国際ワークショップ。 ハニア、クレタ島、2009年。pp。 13-18。

97. Barnard K.、Fan Q. F.、Swaminathan R.、Hoogs A.、Collins R、Rondot P.、およびKaufhold J.ローカライズされたセマンティクスの評価：データ、方法論、および実験// International Journal of Computer Vision、IJCV 2008、 Vol。 77、いいえ。 2008年1月3日-pp。 199-217。

98. Bertini M.、Del Bimbo A.、SerraG.セマンティックビデオイベントアノテーションのルールの開発//コンピュータサイエンスの講義ノート; で：Proc。 視覚情報システムに関する国際会議（VISUAL）、Vol。 5188、2008.pp。 192-203。

99. Bobick A.F.、Davis J.W. 時間テンプレートを使用した人間の動きの認識//パターン分析と機械知能に関するIEEEトランザクション、Vol。 23、いいえ。 3、2001.pp。 257-267。

100. Boiman O.、IraniM.画像およびビデオの不規則性の指定//International Journal of Computer Vision、Vol。 74、いいえ。 1、2007.pp。 17-31。

101. Bresson X.、Vandergheynst P.、Thiran J.-P. Mumford-ShahFunctionalによるヘルプ境界情報と形状の事前駆動4のためのオブジェクトセグメンテーションの変分モデル//InternationalJournal of Computer Vision、vol。 68、いいえ。 2006年2月-pp。 145-162。

102. Cavallaro A.、Salvador E.、EbrahimiT.シャドウ対応オブジェクトベースのビデオ処理//IEEE Vision; 画像および信号処理、Vol。 152、いいえ。 2005年4月-pp。 14-22。

103. Chen J.、YeJ.不定カーネルを使用したSVMのトレーニング//In：Proc。 機械学習に関する第25回国際会議（ICML）、Vol。 307、2008.pp。 136-143。

104. Cheung S.-M.、Moon Y.-S. 時間的強度パターンを使用した距離としての接近する歩行者の検出//MVA2009、Vol。 10、いいえ。 2009年5月5日-pp。 354-357。

105. Dalai N.、Triggs B.、およびSchmidG.流れと外観の方向付けられたヒストグラムを使用した人間の検出//ECCV、vol。 II、2006年。pp。 428^141。

106. Dalai N.、Triggs B.人間の検出のための方向付けられた勾配のヒストグラム//コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE会議（CVPR）、vol。 II、2005-pp。 886-893。

107. Dani A.P.、Dixon W.E. シングルカメラの構造とモーションエスティメーション//制御および情報科学の講義ノート、401、2010年。pp。 209-229。

108. Datta Ri、Joshi D;、Li J.、およびWang J. Z1画像検索：新しい時代のアイデア、影響、および傾向// ACM "-Computing Surveys、Vol。40：、no：2、2008.■ -pp1-60。

109. Dikbas S.、Arici T.、AltunbasakY.補間のないサブサンプル精度による高速モーションエスティメーション//ビデオ技術のための回路とシステムに関するIEEEトランザクション20（7）、2010年。-pp。 1047-1051。

110.ドルP.、ラボーV.、コットレルG.、ベロンジーS.まばらな時空間的特徴による行動認識// In：Proc。 追跡と監視の評価に関する第2回合同IEEE国際ワークショップ、VS-PETS、2005年。pp。 65-72。

111.DonatiniP.およびFrosiniP.自然な疑似距離між閉じた表面//Journalof European Mathematical Society、Vol。 9、いいえ。 2、2007pp。 231-253。

112. P.DonatiniおよびP.Frosini、「自然な疑似距離と閉じた曲線」、Forum Mathematicum、Vol。 21、いいえ。 6、2009.pp。 981-999。

113. Ebadollahi S.、L.、X.、Chang S.F.、Smith J.R. 多次元コンセプトダイナミクスを使用した視覚的イベント検出//In：Proc。 IEEE Int'l Conference on Multimedia and Expo（ICME）、2006.pp。 239-248。

114. Favorskaya M.、Zotin A.、Danilin I.、SmolentchevaS.自然効果を伴う自然のリアルな3Dモデリング//別のKES国際シンポジウムIDT2010、ボルチモアの提案。 アメリカ合衆国。 Springer-Verlag、ベルリン、ハイデルベルク。 2010.-pp。 191-199。

115. Francois A.R.J.、Nevatia R.、Hobbs J.R.、Bolles R.C. VERL：ビデオイベントを表現および注釈するためのオントロジーフレームワーク// IEEEマルチメディア、Vol：12; 番号。 4、2005.pp。 76-86。

116. Gao J.、Kosaka A：、Kak A.C. 雑然とした環境で人間が描写したオブジェクトのビデオトラッキングのためのマルチカルマンフィルタリングアプローチ//IEEEコンピュータビジョンと画像理解、2005、V。1、no。1.pp。1-57。

117 Gui L.、Thiran J.-P.、ParagiosN.画像シーケンスにおける共同オブジェクトセグメンテーションと動作分類//IEEEConf。 コンピュータビジョンとパターン認識、2007年6月17〜22日。pp。 1-8。

118.HaasdonkB.不定カーネルを持つSVMの機能空間解釈//パターン分析とマシンインテリジェンスに関するIEEEトランザクション。 巻 27、いいえ。 4、2005.pp。 482-492。

119.ハリスC.とスティーブンスM.コーナーとエッジ検出器の組み合わせ//第4回AlveyVisionConference、英国マンチェスター、1988年。pp。 147-151。

120. Haubold A.、NaphadeM.4次元時間圧縮モーション機能を使用したビデオイベントの分類//CIVR"07：第6回ACM画像およびビデオ検索に関する国際会議の議事録、ニューヨーク、米国、2007年。-pp 178-185。

121. Haykin S.ニューラルネットワーク：包括的な紹介。 / N.Y .: Prentice-Hall、1999; .-658pi。

122. Hoynck M.、Unger M.、Wellhausen J.、Ohm J.-R. コンテンツベースのビデオ分析のためのグローバルモーションエスティメーションへのロバストなアプローチ//SPIEVol。 5601、ワシントン州ベリンガム、2004年。pp。 36-45。

123. Huang Q.、Zhao D.、Ma S.、Gao W.、SunH.階層的モーション分析の支援のためのインターレース解除//ビデオテクノロジーのための回路とシステムに関するIEEEトランザクション20（5）、2010.pp。 673-686。

124. Jackins C.L.、Tanimoto S.L. Quad-trees、Oct-trees、およびK-trees：ユークリッド空間の再帰的分解への一般化されたアプローチ// IEEE Transactions onPAMI、Vol。 5、いいえ。 5、1983.-pp。 533-539。

125. Ke Y.、Sukthankar R：、Hebert Mi. ボリューム機能を使用した効率的なビジュアルイベント検出//In：Proc。 コンピュータビジョン国際会議（ICCV）、vol.1、2005.-pp。 166-173。

126. Klaser A.、Marszalek M.、およびSchmid C.A3D勾配に基づく時空間記述子//BMVC、British Machine Vision、会議、2008年。-pp。 995-1004。

127. Kovashka、A.、Grauman、人間の行動認識のための識別可能な時空近隣特徴の階層を学習する前に//コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE Computer Society Conferenceの議事録、2010年。 pp.2046-2053。

128.クムスコフM.I. 認識対象物の画像解析モデルの計算スキーム//パターン認識と画像解析、Vol。 11、いいえ。 2、2001.p。 446-449：

129. Kwang-KyuS.遺伝的アルゴリズムとサポートベクターマシンを組み合わせたコンテンツベースの画像検索//ICANN（2）、2007年。pp。 537-545。

130. Lai C.-L.、Tsai S.-T.、Hung Y.-P. ファジィシステムを用いた3次元座標キャリブレーションに関する研究//コンピュータ、通信、制御、自動化に関する国際シンポジウム1、2010年。-pp。 358-362。

131.LaptevI.時空の関心点について//InternationalJournal of Computer Vision、Vol。 64、いいえ。 23、2005.pp。 107-123。

132. Leibe B.、Seemann E.、Schiele B. Pedestrian Detection in-Crowded * Scenes // IEEE Con​​ference on Computer Vision and "Pattern Recognition、Vol。1、2005.-pp。878-885。

133. Lew M. S.、Sebe N.、Djeraba C.、およびJain R.コンテンツベースのマルチメディア情報1検索：最新技術と課題//マルチメディアコンピューティング、通信、およびアプリケーションに関するACMトランザクション、Vol。 2、いいえ。 1、2006.pp。 1-19。

134.LiJ.およびWangJ.Z.画像のリアルタイムのコンピューター化された注釈//IEEETrans。 PAMI、Vol。 2008年30月30日。 985-1002。

135. Li L.、Luo R.、Ma。 9IEEEインターン。 PETSに関するワークショップ、ニューヨーク、2006年。pp。 91-98。

136. Li L.、Socher R.、およびFei-Fei L.トータルシーン理解に向けて：自動フレームワークでの分類、注釈、およびセグメンテーション//コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE会議、CVPR、2009年。pp。 2036-2043。

137. Li Q.、Wang G.、Zhang G.）ChenS.マスク付きピラミッドに基づくグローバルモーションエスティメーション//Jisuanji Fuzhu Sheji Yu Tuxingxue Xuebao / Journal of Computer-Aided Design and Computer Graphics、Vol .: 21 、 いいえ。 6、2009.pp。 758-762。

138. Lindeberg T.、Akbarzadeh A.、およびLaptev I.ガリラヤ対角化された時空間利息演算子//パターン認識に関する第17回国際会議（ICPR "04）、2004年の議事録。pp.1051-1057。

139. Lim J.、Barnes、N.対蹠点でのオパールの流れを支援するためのエピポリスの認識//コンピュータビジョンと画像理解114、no。 2、2010.pp。 245-253。

140. LoweD.G.スケール不変キーポイントからの特徴的な画像の特徴//InternationalJournal of Computer Vision、Vol。 60、いいえ。 2、2004.pp。 91-110。

141. Lucas B.D.、Kanade T.ステレオビジョンへの応用を伴う反復画像レジストレーション技術//人工知能に関する国際合同会議、1981年。pp。 674-679。

142マンデルブロB; B.自然のフラクタル幾何学/ニューヨーク：フリーマン^ 1982. 468 p .; ロシア語、トランスジェンダー：マンデルブロB.フラクタル、自然の幾何学：あたり。 英語から / M .: Institute of Computer Studies、202.-658p。

143.マンデルブロV.V.、フレームM.L. フラクタル、グラフィックス、数学教育/N。 Y .: Springer-Verlag、2002年。654ページ。

144.マンデルブロB.B. フラクタルとカオス：マンデルブロ集合とその先/ニューヨーク：Springer-Verlag、2004年。308ページ。

145. Memoli F.助けを求めてGromov-Hausdorffは、比較のために私を助けてくれます//ポイントベースのグラフィックスに関するユーログラフィックスシンポジウムの議事録。 プラハ、チェコ共和国、2007年。pp。 81-90。

146. Mercer J.正と負のtypの関数とそれらの積分方程式の理論との関係//ロンドン哲学会のトランザクション（A）、vol。 209、1909.pp。 415-446。

147. Mikolajczyk K.アフィン変換に対して不変の局所的特徴の検出、博士論文、Institut National Polytechnique de Grenoble、フランス。 2002.171p。

148.MikolajczykK.およびSchmidG.アフィン不変インタレストポイント検出器//ECCVの議事録。 巻 1.2002.pp。 128-142。

149. Minhas R.、Baradarani A.、Seifzadeh S.、Jonathan Wu、Q.M。 視覚語彙に基づくエクストリームラーニングマシンを使用した人間の行動認識//Neurocomputing、Vol。 73（10-12）、2010.pp。 1906-1917。

150. Mladenic D.、Skowron A.、eds.:ECML。 巻 コンピュータサイエンスのレクチャーノートの4701、Springer、2007年。pp。 164-175。

151. Moshe Y.、Hel-OrH.グレイコードカーネルに基づくビデオブロックモーションエスティメーション//画像処理に関するIEEEトランザクション18（10）、2009.pp。 22432254。

152.中田T.、鏡S;、溝口H.3Dオプティカルフローシーケンスを使用した歩行者検出-afMobileロボット//IEEEセンサー、2008年。pp：116-119：

153.ニードルマン、S。B：、。 Wunsch C.D .; 野生の方法として、2つの記事のアミノ酸セクションの類似性を求める点までzastosovuetsya // Journal of MolecularBiologyVol。 48、no：3、1970.pp。 443-453。

154. Neuhaus M.、BunkH.構造パターン分類のための距離ベースのカーネル関数の編集//パターン認識。 巻 39、いいえ。 2006年10月10日。pp：1852-1863。

155. Nevatia R.、Hobbs J.、およびBollesB.ビデオ録画のアンソロジー//イベントの検出と認識に関するワークショップ。 IEEE、Vol.12、no。 4、2004.pp。 76-86。

156. Nguyen.N.-T。、Laurendeau D：、Branzan-AlbuA.オプティカルフローに基づく車両のカメラ監視のための幅広い方法//第6回国際