Анализ текстур в последовательности изображений на основе векторного квантования

Abstract

RU: В работе предложен подход к анализу последовательностей изображений (видеоданных). Для этих целей разработаны матричные аналоги существующих нейросетевых подходов, что позволяет учитывать пространственные связи мультимедийной информации и сократить время необходимое на обработку информации за счет введения новой матричной процедуры обучения нейронной сети. В качестве основного признака, по которому производится разбиение исходных данных, были выбраны текстуры, что в свою очередь позволяет повысить точность кластеризации. UK: В роботі запропонований підхід до аналізу послідовностей зображень (відеоданих). Для цього розроблені матричні аналоги існуючих нейромережевих підходів, що дозволяє враховувати просторові зв’язки мультимедійної інформації та скоротити час необхідний на обробку інформації за рахунок введення нової матричної процедури навчання нейронної мережі. В якості базової ознаки, за якою проводиться розбиття вихідних даних, було обрано текстури, що в свою чергу дозволяє підвищити точність кластеризації. EN: The approach for the image sequence (videodata) analysis is proposed. For this purpose, the matrix analogs of existing neural network approaches is developed. This aallows to takes into account the spatial relationships of multimedia information, and to reduce the time of information processing through the introduction of a new neural network matrix training procedures. The texture isselected as a basic characteristic for original data partition, which, in turn, improves the clustering accuracy.