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 рис. 2.2 показаны особенности поиска по изображению человека. Маленький 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.
Рис. 2.2
Для работающего с Excalibur оператора исследуемый массив предстаёт в виде двух мультимедийных составляющих: картинки и текста. Текст – это фоновый код для поиска видеоизображения, поэтому в ранее рассмотренном процессе редактирования большое 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 StoryBoard при помощи ПО 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. 2.3), 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. 2.4 приведён пример сложного поиска.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
