Ковалюк, Тетяна ВолодимирівнаШехет, Григорій Олександрович2019-06-052019-06-052019-05Шехет, Г. О. Система аналізу контенту потокового відео та формування релевантної контекстної реклами : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Шехет Григорій Олександрович. - Київ, 2019. - 97 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27820В останні роки одним з найпопулярніших джерел інформації є відео. Існує маса різноманітних онлайн кінотеатрів та відео сервісів, які надають можливість мільйонам глядачів кожен день дивляться новини, спортивні події, пізнавальні та розважальні шоу на сотні терабайт даних. Що робить відео одним з основних джерел інформації у світі. Основна частина доходів даних систем і авторів відео йде з реклами. Зазвичай, глядачам, під час перегляду, пропонують різноманітні рекламні оголошення, які на жаль не мають ніякого зв'язку з контентом відео. Через це реклама виглядає набридливою і не є цікавою глядачу, а отже не приносить очікуваного доходу рекламодавцям. Таким чином вирішення задача пошуку і підбору рекламних оголошень, які будуть відповідати змісту відео, є вартою уваги і дуже актуальною у наш час. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках ініціативної теми «Інтелектуальні обчислення у системах машинного навчання та комп’ютерного зору». Мета дослідження – розробити алгоритм та інформаційну систему, яка буде аналізувати контент потокового відео і пропонувати глядачу рекламу, релевантна до контенту даного відео. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання:  виконати огляд відомих досліджень та результатів з розв’язання задачі аналізу відео та пошуку контенту відеопотоку;  обрати ряд методів, шляхів для аналізу відео та пошуку контенту відео потоку;  на основі проведеного аналізу здійснити покращення існуючого шляху пошуку відео контенту;  розробити прототип інформаційної системи, яка буде аналізувати контент потокового відео і пропонувати глядачу рекламу, релевантну до контенту даного відео;  провести аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – контент відеопотоку. Предмет дослідження – методи аналізу контенту потокового відео. Наукова новизна отриманих результатів полягає у:  новому алгоритмічному підході до аналізу контенту відеопотоку у реальному часі; Практичне значення одержаних результатів полягає у: Створенні інформаційної системи, яка здатна проаналізувати відео ряд та виявляти максимально наближене до його контенту рекламне оголошення і запропонувати його глядачу. Публікації. Результати проведених досліджень були опубліковані у в рамках всеукраїнської науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2019) та на V Міжнародна науково-практична конференція «Обчислювальний інтелект», а також у вигляді тез під час доповіді у рамках Establish Modern Master-level Studies in Information Systems (MASTIS).ukаналіз контенту потокового відеокласифікації та розпізнавання образів у відеорозпізнавання образів за допомогою комп’ютерного зоруаналіз звукового потоку відеоanalysis of the streaming video contentclassifications and recognition of variables in videorecognition of pictures by computer visionanalysis of video sound flowMaster Thesis97 с.681.3.01