Алгоритм вилучення ключових фрагментів зображень у системах відеопошуку

Автор(и)

  • Andrii Afonin Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0000-0003-3006-9917
  • Iryna Oksiuta Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2022.5.62-67

Ключові слова:

системи відеопошуку, оброблення відеозаписів, детекція облич, комп’ютерний зір, машинне навчання

Анотація

У статті описано алгоритм вилучення ключових кадрів фрагментів зображень у процесі оброблення відеозаписів для індексації у відеопошукових системах. Наведено дослідження сучасних методів машинного навчання у вирішенні задач детекції та кластеризації зображень для досягнення найвищої точності в процесі оброблення. Запропоновано метрики оцінки якості кадрів для визначення найкращих і ранжування. Результати роботи алгоритму може бути використано в системах розпізнавання облич для подальшого присвоєння міток у процесі відеопошуку.

Біографії авторів

Andrii Afonin, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Афонін Андрій Олександрович – кандидат фізико-математичних наук, заступник декана факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», afonin@ukma.edu.ua

Iryna Oksiuta, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Оксюта Ірина Миколаївна – студентка магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», iryna.oksiuta@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Ciaparrone, G., Chiariglione, L., & Tagliaferri, R. (2021). A comparison of deep learning models for end-to-end face-based video retrieval in unconstrained videos. Neural Computing and Applications, 34, 7489–7506. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00521-021-06875-x.pdf.
  2. Nouyed, M. I. (2019). Evaluation and Understandability of Face Image Quality Assessment. West Virginia University Libraries
  3. https://researchrepository.wvu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=8473&context=etd.
  4. Saoudi, E. M., & Jai-Andaloussi, S. (2021). A distributed Content-Based Video Retrieval system for large datasets. Journal of Big Data, 8. https://journalofbigdata.springeropen.com/track/pdf/10.1186/s40537-021-00479-x.pdf.
  5. Schroff, F., Kalenichenko, D., & Philbin, J. (2015). FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 815–823. https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf.
  6. Shi, Y., Otto, C., & Jain, A. K. (2018). Face Clustering: Representation and Pairwise Constraints. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 7, 1626–1640. https://arxiv.org/pdf/1706.05067.pdf.
  7. Yang, Y., Lovell, B. C., & Dadgostar, F. (2009). Content-Based Video Retrieval (CBVR) System for CCTV Surveillance Videos. 2009 Digital Image Computing: Techniques and Applications, 183–187. https://ieeexplore.ieee.org/document/5384989.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-02-24

Як цитувати

[1]
A. Afonin і I. Oksiuta, «Алгоритм вилучення ключових фрагментів зображень у системах відеопошуку», NRPCOMP, т. 5, с. 62–67, Лют 2023.