Приводится в сокращении. 

Господдержку в США и Великобритании получило применение технологии Excalibur ScreeningRoom для целей видеонаблюдения (ВН). Как пример — технология осуществляет в реальном времени последовательное сканирование (посредством видеокамеры) толпы в местах, где движение людей упорядочено: эскалаторы, турникеты и т.п. Ключами для анализа снимаемого материала служат хранящиеся в базах данных фотографии разыскиваемых людей, объектов, номера автомобильных знаков и т.д. Достоверность распознавания — вопрос постоянного совершенствования технологии. Г-н Флетчер привел такой пример: на одном из этапов развития технологии проводилось «опознание» футболистов по фотографии их команды. Система опознала 9 из 11 футболистов, плюс лежащий перед ними мяч. То есть террорист, в принципе, мог замаскироваться, неся возле своей головы большой розовый грейпфрут — но и в таком случае среди критериев поиска можно было задать «обнаружение людей с большими грейпфрутами». Позже, уже в России, проводились эксперименты по настройке системы на «похожесть» лиц. На человека надевали шапку, очки, прикрывали лицо шарфом — при этом достоверность распознавания достигала 40-50%. Кроме того, приемлемый процент распознавания достигался при изменении ракурса лица примерно на 20%.

На рисунке показаны особенности поиска по изображению человека. Мленький кадр в левом нижнем углу — изображение-запрос. Верхняя линейка кадров — результат поиска с указанием степени близости результата к запросу: «100%» здесь относятся к кадру, использованному в качестве запроса; рядом с числом процента — названия видеоматериалов, содержащих данные кадры.

Для работающего с Excalibur ScreeningRoom журналиста исследуемый массив предстает в виде двух мультимедийных составляющих: картинки и текста. Текст — это фоновый код для поиска видеоизображения, поэтому в ранее рассмотренном процессе редактирования важное значение имеет вычленение текстового материла из видеозаписи (этот же текстовый материал при необходимости ложится в основу субтитров). Поиск проиндексированной видеоинформации, уже хранящейся в VideoAsset Server, осуществляется как по кадрам из storyboard1 при помощи Visual RetrievalWare, так и по тексту (субтитры, название и пр.) при помощи RetrievalWare — профессиональной системы управления знаниями. В частности, в версии 7.0 этой системы, имеющей графические словари (рис. I), мультимедийные запросы могут формироваться по следующим принципам: слова и изображения смешаны в одном запросе; объединение слов и изображений в сложное логическое выражение; при ранжировании результатов поиска учитываются и слова, и изображения. На рис. 2 приведен пример сложного поиска.

Дополнением к Excalibur RetrievalWare служит разработанный компанией « Весть-Метатехнология» Русский Семантический Сервер — совокупность программных средств и информационных ресурсов, позволяющих осуществлять полнотекстовый поиск с учетом специфики русского языка. РСС производит морфологический анализ и выстраивает семантическую сеть. Разработка семантической сети (рис. 3) — основная проблема представления языковых знаний, от качества решения которой зависит точность семантического поиска. Использование семантической сети для описания русского языка в совокупности с оригинальными алгоритмами снятия омонимии позволяет оперировать не текстом, а смыслом документов. К настоящему времени семантическая сеть русского языка, поддерживаемая РСС, включает более 40 тыс. смысловых групп.

Суть технологии Excalibur ScreeningRoom в том, что сканируются только те кадры, в которых возникают изменения, существенные с точки зрения поисковой задачи. На рис.1 — пример автоматически созданной Storyboard, представляющей собой последовательность таких кадров. Если в последовательности кадров состав и характер объектов не меняется, то запоминается лишь один кадр этой последовательности. Как только появляется кадр с чем-то новым и это новое превышает заданный порог, происходит сканирование данного кадра, и он в свою очередь становится индексным для видеоряда. Причем, уменьшив разрешение индексного кадра, можно увеличить скорость поиска по запросу. Запрос может быть не только описательным, но и графическим: по элементу изображения, по кадру, по блоку кадров. Ключом, к примеру, может стать набор фотографий человека, снятого в разных ракурсах и в разном макияже. В этом особенность технологии адаптивного распознавания образов APRP (Adaptive Pattern Recognition Process), позволяющей находить искомое, даже когда задан не полностью адекватный ключевой символ. Сравнение информации в бинарном виде происходит методом «нечеткого поиска», и, как выражаются у нас с некоторых пор, обнаруживается «человек, похожий на...».

Рис.2

Настройка чувствительности на «существенность» изменения в кадре — самая творческая часть работы со ScreeningRoom. Порогом может служить что угодно: появление нового лица или объекта, изменение сюжета, освещенности, масштаба, движение камеры, резкий обрыв либо плавный переход видеофрагмента, жанровая принадлежность видеофрагмента и т.д. (на рис.2 показано, как происходит просмотр построенной по заданным критериям Storyboard в окне стандартного web-броузера; для каждого кадра указано время, прошедшее с начала фильма). Есть и «ручное вмешательство»: когда идет прогон видео и кадр оцифровывается по желанию редактора. При этом, происходит ли отбор кадров автоматически или вручную, подразумевается, что отобранные кадры, даже обладающие пониженным разрешением, можно сами по себе демонстрировать в эфире, если их содержание достаточно исчерпывающе рассказывает о том, о чем рассказали бы и соответствующие им видеофрагменты.

Рис.3

В число основных операций, относящихся к редактированию видеоинформации, входят: разбиение длинного видеофрагмента на несколько коротких, удаление лишних видеофрагментов, добавление и редактирование ассоциированной с видеофрагментом текстовой информации (аннотаций и т.п.), создание списка решений для склеивания видеофрагментов. На рис. 3 показано редактирование метаданных, представляющих собой структурированную информацию обо всем ролике и об отдельных кадрах. (Продолжение — в разделах «Видеонаблюдение» и «Теле- и радиожурналистика») А. П. Барсуков, журнал "ТКТ" № 2, 2000 г.

 

РЕТРОСПЕКТИВА

 

«Признаки раба, годного для военного дела – с жесткими волосами, хорошего роста, стройный, крепкого сложения, с крепким мясом, и твердыми пальцами, и твердыми костями, кожа и члены тела у него грубые и сочленения прочные, с протянутыми сосудами, все жилы на теле видные и выпуклые, с широкими ладонями, широкогрудый, широкоплечий, с крепкой шеей. Если голова у него лысая, это лучше. И нужно, чтобы у него был впалый живот, и подтянутый зад, и крепкие связки, а когда он ходит, икры должки подниматься вверх. Лицо должно быть хмурое. Нужно, чтобы он был черноглазый. И всякий раб таких свойств – воин смелый и удачливый.»

Кей-Кавус, «Кабус-наме» (Глава XXIII «О покупке рабов и ее правилах»), XI в.