CC BY
0
УДК 621.327:681.5 МЕТОД КОМПАКТНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ МАСИВУ ДВ1ЙКОВО1 МАСКИ СТАЦЮНАРНО1 СКЛАДОВО1 ДИФЕРЕНЦ1ЙНО ПРЕДСТАВЛЕНОГО КАДРУ
БАРАНН1КВ.В., ХАХАНОВА Г.В., ШУЛЬГШ С.С., ЯКОВЕНКО О.В., КУЛ1ЦА О. С. Розробляеться метод компактного представления ма-сиву двшково! маски стацюнарно! складово! дифе-ренцiйно-представленого кадру. Дослвджуеться про-цес побудови кодових конструкцш стиснутого представления матриць. Аналiзуються переваги застосу-вання двохалфавiтного коду потужносп порiвняно з одноалфавiтним.
Ключовi слова: вiдеоконференцзв'язок;
диференцiйно-представлений кадр; код потужносп алфавiту; двiйкова маска передбаченого кадру; ткове ввдношення сигнал/шум.
Keywords: video conferencing connection; differential-representations frame; alphabet power code; binary mask of the provided frame; peak signal-to-noise rati. 1. Вступ
У зв'язку з бурхливим розвитком мережевих, а також шфокомушкацшних технологш, збшьше-ною продуктившстю комп'ютерiв, та необ-хiднiстю обробляти все бшьшу кiлькiсть шфор-маци (локально!, мережево^ мiжмережево!) зросла роль програмного забезпечення та устат-кування. Вiддалений доступ, дистанцшна освiта i управлiння, а також кошти проведення вiдеоконференцiй переживають перiод бурхли-вого зростання. Вони призначеш полегшити i збiльшити ефектившсть взаемоди як людини з комп'ютером, так i груп людей з комп'ютерами, об'еднаними в мережу.
Вщеоконференци надають нам можливють працювати i спiлкуватися в режимi реального часу, а також використовувати колективш до-датки штерактивного обмiну iнформацieю. Вони починають розглядати виршення проблеми ав-томатизаци дiяльностi не тiльки як щось експе-риментальне, а й як часткове, що дае суттеву перевагу в порiвняннi з традицiйними ршення-ми.
Традицшно вщеоконференци характеризувалися як комбiнацiя вщео i звуку, а також як технологи роботи з мережами зв'язку для взаемоди в ре-жимi реального часу i часто використовувалися робочими групами, якi збиралися в певному мющ (як правило, в зат засiдань, оснащенi спецiалiзованим обладнанням), щоб зв'язатися з iншими групами людей.
В основi алгоритмiв кодування вiдеопотоку ле-жить надмiрнiсть шформаци i особливостi люд-ського сприйняття вiзуального зображення [19]. Зображення змшюегься поступово, невеликi спотворення при вщновленш зображення стають непомiтнi. Так з'явилися алгоритми кодування вiдеопотоку з певною ефективнiстю. Такi алго-ритми дозволяють ефективно кодувати вщеопотш, але не гарантують точне вщновлення шформаци i адекватний розмiр вщеопотоку [1016].
Отже, основною метою даного дослщження е розробка методу зменшення об'ему шформаци з мшмальною втратою якостi в системi вщеокон-ференцзв'язку (ВКЗ).
2. Розробка методу компактного представ-лення масиву двшково'Т маски стащонарнот
складовот диференцiйно представленого кадру
Для виявлення закономiрностей в послщовност довжин серiй необхiдно обгрунтувати шформа-тивну ознаку, що мае таю властивостк
1. Бути шформативною для довжин двiйкових серiй з урахуванням адаптаци до особливостей формування масивiв двшково! маски диферен-щального кадру. Тут потрiбно забезпечити по-тенцiйну можливiсть для скорочення нацмiр-ностi для довiльного змiсту б^ово! площини [17-21].
2. Не вимагати значних обчислювальних витрат для оцшки i виявлення закономiрностей.
3. Забезпечити облш рiзких структурних вщмш-ностей для двшкових покажчикiв стацiонарноl та динамiчно! складових диференцiйного представленого кадру [21-25].
Пропонуеться розробити тдхщ для скорочення надмiрностi в масивах двшково! маски диферен-цiального кадру на основi висунутих вимог. Для облшу запропонованих вимог пропонуеться використовувати шдхщ для кодового представ-лення послiдовностi довжин двiйкових серiй маски на основi виявлення закономiрностей в потужносп алфавiту N. Щц алфавiтом джерела даних розумiеться набiр значень, якi можуть приймати елементи повщомлень. Тодi потуж-нiстю алфавiту джерела повiдомлень е кшь-
кiсть рiзних елементiв в алфавт. Одним з про-стих i в той же час ефективних кодiв, що забез-печують облш обмежень на потужнiсть алфа-вггу, е код Бодо. Код Бодо вщповщае першим двом вимогам.
Простий поелементний код Бодо передбачае на-явшсть вiдомостей про: розмiр осередку машинно! пам'ятi; максимальне значення довжини сери в масивах двшково! маски диференцiального кадру.
Якщо задана послщовшсть довжин двiйкових серiй, тобто Y = {Ьх,..., Ь Ф }, то простий код Бодо формуеться з трьох еташв:
Етап 1. Вщшукуеться максимальне значення довжини двшково! серп, для чого використовуеть-ся формула:
Ьтах = тах(г0.
Етап 2. Визначаеться кшьюсть бiт, яка потрiбна для подання максимального значення довжини двшково! сери, що задаеться спiввiдношенням: L(b) = [^2Ьтах] +1.
Етап 3. Величина записуеться на початку кодового уявлення i е службовою шформащею, що вказуе на межi кодового опису сусiднiх еле-ментiв зображення. Пiсля цього тд кожну дов-жину двшково! серп выводиться на кодове по-дання рiвна кiлькiсть бiт. Сумарна кшьюсть бiт, яка потрiбна для подання всiх довжин двшково! серп, задаеться виразом: L(b) 2 = F • L(b).
Простий блоковий код Бодо полягае в поданш в кожному кодовому словi кшькох елементiв вихiдного фрагмента зображення. Наприклад, така ситуацiя виникае в разi подання кiлькох елементiв кодовано! послщовносп в одне ма-шинне слово (один репстр зовшшньо! пам'ятi). Звщси випливае, що метод Бодо е одноалфавп-ним. В цьому випадку всi елементи оброблюва-но! послщовносп належать одному алфавiту. Такi послщовносп називають одноалфавiтними. Однак код Бодо не вщповщае третiй вимозi. Це обумовлено тим, що двшкова маска диферен-цiйно-представленого кадру в умовах зшмання стацiонарною камерою мае значну неодно-рiднiсть структурного змiсту. Щц неодно-рiднiстю структурного змiсту розумiеться те, що стацiонарна складова може займати значний проспр, який розрiзаеться незначними за роз-мiром елементами динамiчно! складово!. В цьому випадку довжини Ь(0), сформованi для нульових послiдовностей, будуть переважати за значенням щодо довжин Ь(1) , сформованих для послщовностей одиничних елеменпв. Для тако! ситуацп використання коду потуж-ностi по одному алфав^у призведе до утворення
кодово! надмiрностi. Дiйсно, вiдповiдно до коду потужносп одного алфавiту для всiх довжин серш, незалежно вiд !х походження, формуються кодовi послiдовностi однаково! довжини L(b). В
цьому випадку сумарна кшьюсть розрядiв L(b) £ на уявлення вше! послiдовностi довжин двшко-вих серiй дорiвнюватиме:
Ф
L(b)Е = X L(b)i ,
1=1
де L(b)i - кiлькiсть розрядiв на представлення i-го елемента послiдовностей довжин двiйкових серш маски; F - кiлькiсть довжин двшкових серiй сформованих для масиву двшково! маски диференщального кадру.
У той же час, в силу неоднорщносп структурного змюту, реальна кшьюсть двiйкових розрядiв L(b)S , необхщна для отримання всiе! послщов-ностi довжин двiйкових серiй, буде значно мен-шою величиною L(b)£ , тобто:
Ь(Ь)^ <<< ЦЬ)х.
Це призводить до наявностi кодово! нацмiрностi R, а саме (рис. 1): R = L(b)L(b)S .
¿(0)
1К1)
Ъ{ 0)
6(0)
1*0)
— складов! кодово! надтрност!
Рис. 1. Схема наявносп кодово! надмiрностi в послщовносп довжин двiйкових серiй Така ситуащя обумовлена тим, що для кодового представлення довжин серш одиниць потрiбна значно менша кiлькiсть розрядiв в порiвняннi з кодовим поданням довжин серш нулiв, тобто: L(b(1)) <<< L(b(0)),
де L(b(1)) - кiлькiсть розрядiв для кодового представлення довжин серш нулiв; L(b(0)) -кшьюсть розрядiв для кодового представлення довжин серш одиниць.
У зв'язку з цим, для усунення кодово! надмiр-носп пропонуеться використовувати для послщовносп N довжин двiйкових серш два алфавпа. Перший алфавiт Y0 визначаеться для довжин серiй нулiв, вiдповiдно другий алфавiт Y1 визначаеться для довжин серш одиниць. Та-кий пщхщ дозволяе врахувати наявшсть рiзко! неоднорiдностi в структурному змюп масиву двiйково! маски. Вiдповiдно до цього, фор-мування коду потужносп для таких послщовно-
стей буде реатзовуватися за двохалфав^ною схемою. Суть схеми полягае в тому, що:
1. Формуються довжини серш нулiв i одиниць на основi масиву двшково! маски.
2. Вся послщовшсть довжин двiйкових серiй розбиваеться на двi пiдпослiдовностi.
Перша шдпослщовшсть утворюеться на основi
довжин серш нулiв: Y(0) = {Ь(0)1,...,Ь(0)Фо } .
Друга пiдпослiдовнiсть утворюеться на основi
довжин серiй одиниць: Y(1) = {Ь(1)1,...,Ь(1)Ф1} .
Тодi сумарна кiлькiсть розрядiв на представлен-ня пiдпослiдовностей довжин серш нулiв дорiв-нюватиме: L(b(0)) ^ = Fo log2 Ь(0)тах, а сумарна кiлькiсть розрядiв на представлення пiдпослiдовностей довжин серiй одиниць дорiв-
нюватиме: L(b(1))е = ^ log2 Ь(1) тах •
3. Для кожно! пiдпослiдовностi формуеться свш алфавiт, вiдповiдно N1 i N0 .
4. Код потужност будуеться вiдповiдно до по-будованих алфавiтiв.
Визначення 1. Код потужносп, побудований за розглянутою вище схемою, називаеться двохал-фавiтним кодом.
1ншими словами, двохалфавiтним кодом потуж-ност називаеться код за потужнiстю, що формуеться для двохалфавгтних послщовностей. У вiдповiдностi з властивостями двохалфав^но-го коду потужностi його мюце в системi кла-сифшаци методiв бiтового кодування наведено на рис. 2.
Одновишрна Двовишрна
Тип характеристик
БИЯБЛЛЮТЬСЯ
Роз\ири областей
Рис. 2. Мюце двохалфавггаого коду потуж-носп в системi класифшаци методiв бггово! обробки Тут розмiри двшкових областей враховуються в результатi виявлення довжин двшкових серш. Покажемо, що для двохалфав^ного коду потуж-
ност щодо довжин двiйкових серiй двшково1 маски диференцiального кадру виконуеться умова, тобто забезпечуеться стутнь стиснення:
F
Е Ь
л =_тмпм_=_1=_
м FolOg2b(0)max + Р^ВДтах 1ов2(Ь(0)21,х ' Ь(1)Й«к)'
де F0 - кiлькiсть довжин серiй нулiв для двш-ковiй маски диференцшно представленого кадру; F1 - кшьюсть довжин серiй одиниць для двшково! маски диференцiйно представленого кадру.
Експериментальна оцiнка величини щодо масиву двшково! маски диференцшно представленого кадру для вщеошформацшного потоку ста-цiонарно! камери наведена на рис. 3.
Рис. 3. Експериментальна оцшка величини щодо масиву двшково! маски диференцшно представленого кадру для вщеошфор-мацшного потоку стацюнарно! камери З урахуванням виявлених особливостей структурна схема методу двохалфав^ного кодування матриц двiйково! маски диференцiйно пред-ставленого кадру наведена на рис. 4.
с^Матриця двшково! маскнО~~^
_ \ _
Виявлення послщовностей довжин двшкових серш
У={Ь1,...,Ьр}
Розбиття послщовнота довжин двшкових серш
на ищпослщовносп довжин серш нул1в у(0) = {Ь(0)!.....Ь(0)Ро} 1 довж1ш серш одиниць
У(1) = {Ь(1)1,....Ь(1)Р1}
М
<я и о
в $
3 &
сс О ^ *
Визначення максимальннх довжин двшкових серш для пщпослщовностей У(0Н У(1): Ь(0)тах = тах(Ь(0););Ь(1)т„= тах(Ь(ВД
1<1<Г 1<1<р
Формування потужнот двох алфавтв
Формування елементарного коду для послщовностей довжтш двшкових серш У(0) 1 У(1): Ь(Ь(0)) = [1о?2Ь(0)шж]+1 Ь(Ь(1)) = [1о?2Ь(1)1ШХ] + 1
Побудова кодових конструкщй стиснутого представлення матриць дв1йково! маски
Рис. 4. Структурна схема методу двохалфавтюго кодування двшково! маски диференцшно-представленого кадру
Висновки
Для того щоб блок даних, який зберпаеться, займав менший обсяг, необхщно елементи, якi часто використовуються, замiняти короткими кодами, а ri, якi рiдко використовуються - дов-гими кодами.
Розроблено метод компактного представлення масиву двшково! маски стащонарно! складово! диференцiйно представленого кадру, який використовуеться для стиснення зображень з мшмальною втратою якостi. Цей метод перевищуе iншi методи за багатьма показниками, i тому може зайняти провiдне мiсце в областi кодування в системах вщеоконференцзв'язку (ВКЗ). Вш вiдрiзняеться вiд iнших методiв тим, що: послiдовнiсть довжин двiйкових серш розбиваеться на пiдпослiдовностi довжин серш нулiв i довжин серiй одиниць; форму еться двухалфавпний код потужностi; будуються кодовi конструкцп стиснутого представлення матриць двшково! маски.
Лiтература: 1. Gurzhiy P., Gorodetsky B., Yudin O., Ryabukha Y. The Method of Adaptive Counteraction to Viral Attacks, Taking into Account Their Masking in Infocommunication Systems // Proceedings of the 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT). Lviv, Ukraine. 2019. Р. 423-426. 2. Wang S., ZhangX., Liu X., Zhang J., Ma S. and Gao W. Utility-Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content Video Compression // IEEE Transactions on Multimedia, March 2017. Vol. 19, no. 3. Р. 660-667. 3. Gonzales and R.E. Woods. Digital image processing. Prentice Hall, New Jersey, edition. II, 2002. 1072 p. 4. Yudin O.K., Boiko Y.P. Compression technology to reduce the amount of coding transformant based on their binary representation // Science-intensive technologies. 2014. Р. 84 - 89. 5. Tsai W.J. and Sun Y.C. Error-resilient video coding using multiple reference frames // 2013 IEEE International Conference on Image Processing. Melbourne, VIC. 2013. Р. 1875-1879. 6. Zhang Y., Negahdaripour S. and Li Q. Error-resilient coding for underwater video transmission // OCEANS
2016 MTS/IEEE Monterey. Monterey, CA. 2016. Р. 1-7. 7. Stankiewicz O., Wegner K., Karwowski D., Stankowski J., Klimaszewski K. and Grajek T. Encoding mode selection in HEVC with the use of noise reduction // 2017 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Poznan. 2017. Р. 1-6. 8. Baccouch H., Ageneau P.L., Tizon N. and Boukhatem N. Prioritized network coding scheme for multi-layer video streaming //
2017 14th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). Las Vegas, NV, USA. 2017. Р. 802-809. 9. Bai X., Wang J. Towards temporally-coherent video matting // Proceedings of the 5th international conference on Computer
vision/computer graphics collaboration techniques. MIRAGE'11. Springer-Verlag. 2011. Р. 63 74. 10. Christophe E., Lager D., Mailhes C. Quality criteria benchmark for hiperspectral imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Sept 2005. Vol. 43. No 9. Р. 2103-2114. 11. Zheng B. and Gao S. A soft-output error control method for wireless video transmission // 2016 8th IEEE International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN), Beijing. 2016. Р. 561-564. 12. Yudin O., Frolov O., and Ziubina R. Quantitative quality indicators of the invariant spatial method of compressing video data // 2015 Second International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology (PIC S&T). Oct. 2015. Р. 227-229. 13. Баранник В.В. Основы теории структурно-комбинаторного стеганографического кодирования: монография / В.В. Баранник, Д.В. Баранник, А.Э Бекиров. Х.: Издательство «Лидер», 2017. 256 с. 14. Lee S. Y., Yoon J. C. Temporally coherent video matting. Graphical Models 72. 2010. Р. 25-33. 15. Sindeev M., Konushin A., Rother C. Alpha-flow for video matting. Technical Report. 2012. pp. 41-46. 16. Barannik V., Alimpiev A., Bekirov A., Barannik D., Barannik N. Detections of sustainable areas for steganographic embedding // East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2017 IEEE, 2017. Р. 1-4. DOI: 10.1109/EWDTS.2017.8110028 17. Barannik V., Bekirov A., Lekakh A., Barannik D. A steganographic method based on the modification of regions of the image with different saturation // 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). 2018. Р. 542-545. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336260 18. Alimpiev A., Barannik V., Podlesny S., Suprun O., Bekirov A. The video information resources integrity concept by using binomial slots // 2017 XIIIth International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH). Р. 193-196
DOI: 10.1109/MEMSTECH.2017.7937564. 19. Barannik V.V., Ryabukha Yu. N., Podlesnyi S.A. Structural slotting with uniform redistribution for enhancing trustworthiness of information streams // Telecommunications and Radio Engineering. Vol. 76. N 7. Р. 607-615. DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v76.i7.40. 20. Barannik V., Bekirov A., Lekakh A., Barannik D. A steganographic method based on the modification of regions of the image with different saturation // 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). 2018. Р. 542-545.
DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336260. 21. Barannik V., Podlesny S.A., Yalivets K., Bekirov A. The analysis of the use of technologies of error resilient coding at influence of an error in the codeword // 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering. Telecommunications and Computer Science (TCSET). 2016. pp. 52-54 DOI: 10.1109/TCSET.2016.7451965. 22. Barannik V., Yudin O., Boiko Y., Ziubina R., and Vyshnevska N. Video Data Compression Methods in the Decision Support Systems // Advances in Computer Science for Engineering and Education, May 2018. Р. 301-308. 23. Barinova O., Lempitsky V., Kholi P. On
detection of multiple object instances using hough transforms // Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans, 2012. Р. 177-184. 24. Perrin Chad. The CIA Triad and Engineering Principles for Information Technology Security". Retrieved 31 May 2012. 25. M. Grundmann, V. Kwatra, M. Han, I. Essa, "Efficient hierarchical graph based video segmentation", IEEE CVPR. - pp. 85-91, 2010. Транслитерированный список литературы:
1. P.Gurzhiy, ,B.Gorodetsky, ,O.Yudin, ,Y.Ryabukha, "The Method of Adaptive Counteraction to Viral Attacks, Taking into Account Their Masking in Infocommunication Systems", Proceedings of the 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT), Lviv, Ukraine, 2019, pp.423-426.
2. S. Wang, X. Zhang, X Liu, J. Zhang, S. Ma and W. Gao "Utility-Driven Adaptive Preprocessing for Screen Content Video Compression," in IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 3, pp. 660-667, March 2017.
3. Gonzales and R.E. Woods, "Digital image processing," in Prentice Hall, New Jersey, edition. II, 2002. - 1072 p.
4. Yudin O.K., Boiko Y.P. "Compression technology to reduce the amount of coding transformant based on their binary representation" Science-intensive technologies, 2014, pp. 84 - 89.
5. W. J. Tsai and Y. C. Sun, "Error-resilient video coding using multiple reference frames," 2013 IEEE International Conference on Image Processing, Melbourne, VIC, 2013, pp. 1875-1879.
6. Y. Zhang, S. Negahdaripour and Q. Li, "Error-resilient coding for underwater video transmission," OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey, Monterey, CA, 2016, pp. 17.
7. O. Stankiewicz, K. Wegner, D. Karwowski, J. Stankowski, K. Klimaszewski and T. Grajek, "Encoding mode selection in HEVC with the use of noise reduction," 2017 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), Poznan, 2017, pp. 1-6.
8. H. Baccouch, P. L. Ageneau, N. Tizon and N. Boukhatem, "Prioritized network coding scheme for multi-layer video streaming," 2017 14th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA, 2017, pp. 802-809.
9. X. Bai, J. Wang Towards temporally-coherent video matting. Proceedings of the 5th international conference on Computer vision/computer graphics collaboration techniques. MIRAGE'11, Springer-Verlag. 2011. pp. 63 74.
10. E. Christophe, D. Lager, C. Mailhes Quality criteria benchmark for hiperspectral imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Sept 2005. Vol. 43. No 9. pp. 2103-2114.
11. B. Zheng and S. Gao, "A soft-output error control method for wireless video transmission," 2016 8th IEEE International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN), Beijing, 2016, pp. 561-564.
12. Yudin O., Frolov O., and Ziubina R., "Quantitative quality indicators of the invariant spatial method of
compressing video data," 2015 Second International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology (PIC S&T), Oct. 2015, pp. 227-229.
13. Barannik V. V. Fundamentals of the theory of structurally combinatorial steganographic coding: monograph / V.V. Barannik, D.V. Barannik, A.E. Bekirov. - X .: Publisher "Leader", 2017. 256 p.
14. S. Y. Lee J. C. Yoon Temporally coherent video matting. Graphical Models 72. 2010. pp. 25-33.
15. Sindeev M., Konushin A., Rother C. Alpha-flow for video matting. Technical Report. 2012. pp. 41-46.
16. V. Barannik, A. Alimpiev, A. Bekirov, D. Barannik,
N. Barannik "Detections of sustainable areas for steganographic embedding" in East-West Design & Test Symposium (EWDTS), 2017 IEEE, 2017,. pp. 1-4. DOI: 10.1109/EWDTS.2017.8110028
17. V. Barannik, A. Bekirov, A. Lekakh, D. Barannik "A steganographic method based on the modification of regions of the image with different saturation", Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 2018 14th International Conference on,2018, pp. 542-545. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336260
18. A.Alimpiev, V. Barannik, S. Podlesny, O. Suprun, A. Bekirov The video information resources integrity concept by using binomial slots. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), 2017 XIIIth International Conference on, pp. 193-196 DOI: 10.1109/MEMSTECH.2017.7937564.
19. VV Barannik, Yu N Ryabukha, SA Podlesnyi "Structural slotting with uniform redistribution for enhancing trustworthiness of information streams", Telecommunications and Radio Engineering. Vol.76 No.7 DOI: 10.1615/TelecomRadEng.v76.i7.40.
20. V. Barannik, A. Bekirov, A. Lekakh, D. Barannik "A steganographic method based on the modification of regions of the image with different saturation", Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 2018 14th International Conference on,2018, pp. 542-545. DOI: 10.1109/TCSET.2018.8336260.
21. V. Barannik, SA Podlesny, K. Yalivets, A. Bekirov The analysis of the use of technologies of error resilient coding at influence of an error in the codeword. Modern Problems of Radio Engineering. Telecommunications and Computer Science (TCSET), 2016 13th International Conference on, 2016, pp. 52-54 DOI: 10.1109/TCSET.2016.7451965.
22. V. Barannik, O. Yudin, Y. Boiko, R. Ziubina, and N. Vyshnevska, "Video Data Compression Methods in the Decision Support Systems," Advances in Computer Science for Engineering and Education, May 2018, pp. 301-308.
23. O. Barinova, V. Lempitsky, P. Kholi , "On detection of multiple object instances using hough transforms", Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans, -2012. - pp. 177-184.
24. Perrin Chad. "The CIA Triad and Engineering Principles for Information Technology Security". Retrieved 31 May 2012.
25. M. Grundmann, V. Kwatra, M. Han, I. Essa, "Efficient hierarchical graph based video segmentation", IEEE CVPR. Р. 85-91, 2010.
Надшшла до редколеги 24.11.2019 Рецензент: д-р техн. наук, проф. Безрук В.М. Бараншк Володимир Вжторович, д-р техн. наук, професор, Харьшвський нацюнальний ушверситет Повггряних Сил iM. I. Кожедуба. Науковi штереси: семантична обробка зображень. Адреса: Украша, 61023, Харшв, вул. Сумська, 77/79, тел. 38 0635219089, e-mail: vvbar.off@gmail.com. Хаханова Ганна Володимирiвна, канд. техн. наук, доцент кафедри Харшвський нацюнальний ушверситет радюелектрошки. Науковi штереси: обробка та передача шформацп. Адрес: Украина, 61166, Харшв, пр. Науки, 14.
Шульгш Сергш Сергiйович, докторант Черкаського державного технолопчного унiверситету. Науковi iнтереси: iнформацiйна безпека, семантична обробка ввдеозображень. Адреса: Украша, Черкаси, бул. Шевченка, 460.
Яковенко Олександр Васильович, спiвробiтник ЦНД1 МВС Украши, Кшв. Науковi iнтереси: обробка та передача шформацп. Адреса: Украша, 01011, Кшв, пров. £вгена Гуцала, 4А.
Кулiца Олег Сергiйович, викладач, Нацюнальний ушверситет цившьного захисту Украши. ^yKOBi iнтереси: семантична обробка зображень. Адреса: Украша, 61023, Харюв, вул. Чернишевська, 94, e-mail: okulitsa@gmail.com. Barannik Vladimir Viktorovich, Doctor of Technical Sciences, Professor, Combat use of ASC department, Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University, Ukraine, Kharkiv, 77/79. Sumska str., vvbar.off@gmail.com.
Anna Hahanova, PhD, Design Automation Department, Kharkiv National University of Radio Electronics. Scientific interests: information processing and transmission. Address: Ukraine, 61166, Kharkiv, Nauki Ave., 14. Shulgin Serhiy Serhiyovych, doctoral student of Cherkasy State Technological University. Research interests: information security, semantic processing of video images. Address: Ukraine, Cherkasy, blvd. Shevchenko, 460.
Yakovenko Oleksandr Vasilovich, head of the center of special equipment State Research Institute of the Ministry of Internal Affairs of Ukraine 4a Y. Gutsalo Lane, UA-01011 Kyiv, Ukraine Kulitsa Oleg, teacher, National university of civil defence of Ukraine. Scientific interests: semantic processing of images. Address: Ukraine, 61023, Kharkiv, street Chernyshevskaya, 94, e-mail: okulitsa@gmail.com.
