Все статьи - Наука о сборе, хранении, поиске и обработке любых видов визуальной информации и технология фотографии

Целью исследования является моделирование процессов и системы обнаружения и распознавания статико-пространственных объектов, разработка их алгоритмов и фреймворков.
Научная новизна исследования заключается в следующем: усовершенствован алгоритм масштабно-инвариантного преобразования (SIFT) обработки пространственных объектов и их распознавания признаков для систем визуального мониторинга на основе метода вычисления углов между векторными дескрипторами в евклидовом пространстве;
разработаны алгоритмы и совершенствован метод Брэйлена на основе вычисления суммы абсолютной величины при обнаружении препятствий на пути автотранспортных средств для систем визуального мониторинга;
разработан фреймворк обнаружения и распознавания статикопространственных объектов на основе масштабно-инвариантного преобразования признаков статико-пространственных объектов используя графическую базу данных;
разработаны схема технического устройства цифровой обработки телевизионных изображений и программное обеспечение обнаружения и распознавания статико-пространственных объектов для систем визуального мониторинга вокруг автотранспортных средств.

Актуальность и востребованность темы диссертации. В мире проводятся исследования, направленные на разработку и усовершенствование высокоэффективных систем сжатия, позволяющих повысить качество медиа контента телевизионных программ и увеличить количество передаваемых каналов. «Если учесть, что к 2025 году глобальная база данных возрастет до 163 ЗБ (зеттабайт - триллион гигабайт)»1, то уменьшение большого объема, занимаемую аудио-видеосигналами телевизионных программ с сохранением качества звука и изображения является одной из актуальных проблем. В этой связи в зарубежных странах, в том числе США, Великобритании, Японии, Франции, Италии, Бельгии, Испании, Швейцарии, Германии, Китае, России и других государствах достигнуты определенные результаты, в которых особое внимание уделяется созданию высокоэффективной системы сжатия медиа контента телевизионных программ.
С приобретением независимости в нашей республике особое внимание уделялось развитию средств массовой информации, техническому и технологическому переходу на цифровое телевидение, а также улучшению систем передачи и приема медиаконтента телевизионных программ. В этом отношении достигнуты значительные результаты в предоставлении населению качественного изображения и звука с помощью цифрового телевещания, в том числе налажено производство приемных устройств цифровых видеосигналов. Вместе с тем требуется совершенствование высокоэффективных систем сжатия сигналов изображения и звука исходя из современных требований. В Стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан определены задачи, в частности «... усиление роли средств массовой информации, ... установка и эксплуатация 66 высокомощных и 328 маломощных передатчиков цифрового телевидения, ... обеспечить 100 процентный охват населения цифровым телевидением». Для выполнения этих задач одним из важных вопросов являются повышение качества изображения и звука передаваемых телевизионных сигналов, уменьшение объема медиа контента телевизионных программ, создание возможности внедрения дополнительных сервисных услуг.
В мире одной из актуальных задач является разработка систем сжатия изображений и звука на основе модифицированного дискретно-косинусного и вейвлет преобразований и их трехмерных реализаций, алгоритмов блочного масштабирования, быстрого преобразования Фурье и различных их комбинированных методов. В этом отношении особое внимание уделяется осуществлению целенаправленных научных исследований, в том числе: разработка систем кодирования медиа контента телевизионных программ позволяющих уменьшить объем в сто и более раз с сохранением качество звука и изображений, разработка методов оценки качества восстановленных изображений и звука, усовершенствование разработанных систем, разработка методов согласования созданного нового стандарта Н.265 с предыдущим стандартом Н.264.
Данное диссертационное исследование в определенной степени служит выполнению задач, предусмотренных в Указе Президента Республики Узбекистан №УП-4947 от 7 февраля 2017 года «О стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан», Постановлениях Президента Республики Узбекистан №ПП-1730 от 21 марта 2012 года «О мерах по дальнейшему внедрению и развитию современных информационнокоммуникационных технологий», №ПП-1741 от 17 апреля 2012 года «О государственной программе по техническому и технологическому переходу на цифровое телевещание в Республике Узбекистан», постановлении Кабинета Министров Республики Узбекистан №24 от 1 февраля 2012 года «О мерах по созданию условий для дальнейшего развития компьютеризации и информационно-коммуникационных технологий на местах», а также в других нормативно-правовых документах, принятых в данной сфере.
Целью исследования является разработка высокоэффективной системы сжатия медиа контента телевизионных программ, уменьшающей их объем в сто и более раз с сохранением хорошего качества изображения и звука.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
создан метод яркостного преобразования, приводящий изображения в однородный вид с помощью блоков адаптивно изменяющими размерами;
разработаны метод и алгоритм межаудиокадровой обработки, увеличивающий коэффициент сжатия аудиосигналов ТВ программ;
создан алгоритм межкадрового масштабирования, повышающий качество изображения при больших коэффициентах сжатия;
разработан метод сжатия видеосигналов ТВ программ на основе межкадрового масштабирования, увеличивающий качество изображения, с яркостным преобразованием, использующий блоки переменного размера;
разработана структурная схема и сформирована элементная база аудиовидео кодека.
Заключение
Представлены следующие выводы по теме диссертации «Высокоэффективные системы сжатия медиа контента телевизионных программ, оценка качества и способы их дальнейшего совершенствования»:
1. Разработаны методы и алгоритмы эффективного сжатия аудиовидеосигналов ТВ программ на основе яркостных преобразований, использующих переменные блоки усреднения. При применении, которое позволяет увеличить быстродействие преобразования и сжимать без потерь данных и соответственно, восстанавливать изображения без ухудшения качества.
2. Разработан межкадрово-масштабирующий алгоритм, позволяющий устранить временную избыточность изображений. Экспериментальные исследования показали, что на изображениях без мелких деталей применение данного метода позволяет обеспечить хорошее качество изображений при результирующем сжатии в сто раз и уменьшить объем выходных аудиовидео файлов в 1,2 раза по сравнению с существующими кодеками.
3. Разработан метод и алгоритм сжатия аудиосигнала на основе устранения временной избыточности звукового сигнала, применение которого позволяет увеличить итоговое сжатие звуковых сигналов в 1.1 раза по сравнению с существующими кодеками и уменьшить объем выходных файлов в 1,05-1,1 раза (5-10%) в зависимости от сюжета программы.
4. Разработан измеритель средней яркости изображений, показывающий подобие двух кадров, который позволяет наиболее точно найти подобные кадры.
5. Разработан корректор четкости декодированных изображений, позволяющий получить высококачественное изображение, исправляя значения, полученные при восстановлении, с использованием базисных функций.
6. Разработаны измерители резкости и среднеквадратического отклонения значений пикселей сравниваемых изображений для оценки полученных результатов восстановления по сравнению с исходными, позволяющий объективно оценить погрешности кодирования.
7. Разработана структурная схема устройства сжатия аудиовидеосигналов на основе вейвлет преобразований яркостей изображений и фрактально-спектральной обработки аудиосигналов для внедрения в государственном унитарном предприятии «O‘zbckiston MTRK mcdiamarkazi» была реализована на микропроцессорном устройстве telcstrcam pipeline dual HD. В результате применения разработанной системы эффективного кодирования аудио-видеосигналов уменьшился объем выходных сигналов в 1,2 раза, что позволило хранить на 20% больше информации на сервере.

Актуальность и востребованность темы диссертации. В мире огромное внимание уделяется разработке методов компьютерного анализа информации, классификационной обработке данных и распознаванию образов. В этой области разработка систем распознавания и классификации, технических и промышленных приложений технической диагностики, робототехнических систем, материаловедении, управления технологическими процессами, промышленными объектами является одной из важных задач. К настоящему времени разработаны и исследованы разнообразные методы распознавания и классификации, такие как, детерминированные, вероятностные, логические, структурные. В зарубежных странах, в том числе в США, Германии, России, Китае, Японии, Южной Корее и др., большое внимание уделяется решению теоретических и практических задач распознавания образов и классификационной обработки данных.
В мире ведутся исследовательские работы по созданию систем искусственного интеллекта, ориентированных на решение задач управления объектов, процессов и явлений, прогнозирования, идентификации и основанных на использовании алгоритмов распознавания образов. В этой связи, в том числе, важной задачей является усовершенствование методов и алгоритмов устранения пропусков, шумов и выбросов, унификация типов переменных, разработка методов предварительной обработки исходных данных, создание методов и алгоритмов информативного описания объектов, распознавания, выбора информативных признаков, определение наборов неинформативных признаков.
В Республике информационно-коммуникационные технологии широко применяются в корпоративное управление в экономике, социальной сфере, народном хозяйстве и других областях. В этом направлении особое внимание уделяется предварительной обработке и компьютерному анализу данных, в том числе, разработке методов и алгоритмов формирования информативного описания объектов, явлений и процессов. В Стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан в 2017-2021 гг. отмечены задачи, в том числе, по «... внедрению современных методов и стандартов в корпоративное управление, ... внедрению информационнокоммуникационных технологий в экономику, социальную сферу, систему управления»1. Для реализации подобных задач важным является создание систем поддержки принятия решений с использованием методов распознавания образов. В этой связи, важное значение имеет совершенствование методов предварительной обработки исходных данных, используемых для принятия решений.
Данное диссертационное исследование в определенной степени служит для выполнения задач, предусмотренных указами Президента Республики Узбекистан №УП-4947 от 7 февраля 2017 года “О стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан”, №УП-5264 от 29 ноября 2017 года “Об образовании Министерства инновационного развития Республики Узбекистан”, постановлениями Президента №ПП-1730 от 21 марта 2012 года “О мерах по дальнейшему внедрению и развитию современных информационно-коммуникационных технологий”, №ПП-2158 от 3 апреля 2014 года “О мерах по дальнейшему внедрению информационнокоммуникационных технологий в реальном секторе экономики”, №ПП-2898 от 18 апреля 2017 года “О мерах по коренному совершенствованию деятельности органов внутренних дел в сфере расследования преступлений”, а также другими нормативно-правовыми документами, принятыми в данной сфере.
Целью исследования является разработка методов и алгоритмов формирования информативных описаний объектов с использованием эвристических критериев информативности как частного, так и обобщенного видов.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:
разработаны эвристические критерии информативности и неинформативности признаков и оценена их эффективность;
определены свойства критериев информативности Фишера, используемые при создании методов определения информативных и неинформативных наборов признаков;
усовершенствованы методы и разработаны алгоритмы выбора информативных и неинформативных наборов признаков с использованием единого критерия информативности на основе гипотезы компактности;
разработаны методы и алгоритмы выбора информативных и неинформативных наборов признаков с использованием обобщенных однородных критериев информативности нулевого и А-го порядка;
усовершенствованы методы и разработаны алгоритмы выбора информативных и неинформативных наборов признаков с использованием критериев информативности смешанного типа;
создано правило разбиения исходной совокупности признаков на группы информативных, малоинформативных и неинформативных признаков с использованием эвристических критериев.
Заключение
Результаты проведенного диссертационного исследования на тему «Методы и алгоритмы предварительной обработки данных» сводятся к следующим основным выводам:
1. Формализована проблема снижения размерности в задачах анализа данных. Это служит формированию задачи выбора информативных признаков. Разработаны эвристические критерии информативности и неинформативности признаков. Эти критерии дают возможность выявить основные характеризующие показатели объекта.
2. Разработаны методы и алгоритмы выбора наборов информативных и неинформативных признаков на основе единого критерия информативности. Настоящие методы и алгоритмы служат повышению достоверности информативных признаков.
3. Задача снижения размерности исходного пространства признаков приведена к оптимизационной задаче, которая заключается в нахождении в TV-мерной исходной системе признаков, такой /-мерной (1<N) подсистемы признаков, при которой обеспечивается экстремальное значения заданной меры информативности признаков. Решение настоящей оптимизационной задачи служит информативному описанию объектов при наименьших количествах признаков.
4. На основе анализа свойств эвристических критериев информативности Фишера и Горелика выявлено принципиальное отличие этих двух критериев. При этом функционал Горелика не производит суммирование частных критериев, а выбирает лишь один, который является максимальным или минимальным. И это служит повышению достоверности разделимости классов.
5. Выявлены особенности критериев информативности Фишера, которые в дальнейшем использованы в качестве конструктивной основы для разработки методов выбора информативных наборов признаков. В частности, аналитически определены верхняя и нижняя границы критерия Фишера для заданной /-информативной подсистемы признаков. Показано, что признак, определяющий максимальное значение отношения соответствующих компонент вектора, характеризующего межклассовые расстояния, и вектора, характеризующего внутриклассовой разброс объектов, всегда присутствует в /-информативной подсистеме признаков, обеспечивающей максимальное значение критерия информативности. Это свойство критерия Фишера обуславливает возможность перехода от /V-мерного признакового пространства к /V-7-мерному пространству.
6. Для критерия информативности Фишера предложены методы выбора информативных признаков, названные в работе регулярным, рекуррентным и методом частичного перебора. Показано, что для решения оптимизационной задачи выбора информативных признаков регулярный метод использует вектор-функцию, которая указывает направление наискорейшего роста функционала /(Л). Для случая выполнения условия упорядочения разраоотан рекуррентный метод, который позволяет, в отличие от регулярного метода, за фиксированное количество ((27V-/ + l)/2) шагов получить оптимальное решение. Это даёт возможность решения оптимизационной задачи методом частичного перебора.
7. Показано, что метод упорядочения не всегда обеспечивает оптимальное решение оптимизационной задачи на основе информативных критериев и определены оптимимальные условия. Эти условия дают возможность оптимальное решение из субоптимальный решений.
8. Определены необходимые и достаточные оптимальные условия выбранного решения и на основе этих решений разработан ускоренный метод Дельта. Метод Дельта служит определению оптимальности решений, полученных при формировании пространства информативных признаков на основе простых критериев фишеровского типа, также при получении оптимального решения из субоптимального решения, полученного с помощью других методов.
9. Разработаны методы и алгоритмы определения информативных и неинформативных наборов признаков с использованием обобщенных критериев информативности нулевого порядка. Результаты, полученные на основе этих методов и алгоритмов, служат информативному описанию объектов.
10. Разработаны методы и алгоритмы определения информативных и неинформативных наборов признаков с использованием обобщенных критериев информативности &-го порядка. Настоящие методы и алгоритмы, учитывая закономерности расположения объектов между каждыми классами, дают возможность информативного описания объектов.
11. Разработаны методы и алгоритмы определения информативных и неинформативных наборов признаков с использованием критериев информативности смешанного типа. Разработанные методы и алгоритмы дают возможность информативному описанию объектов при различных размерностях признакового пространства.
12. Предложены методы и алгоритмы определения неинформативных наборов признаков, реализация которых связана с минимизацией заданного эвристического критерия информативности. Принципы построения этих методов по сути близки к принципам, на которых базируются методы определения информативных наборов признаков. Отличие между ними обусловлено лишь тем, что вместо задачи максимизации критерия информативности (при определении информативных наборов признаков) решается задача минимизации (при определении неинформативных наборов признаков).