Істотна частина даних, що зберігаються у хмарних сховищах, - це мультимедійні дані. Процедура захисту цих даних може бути реалізована як довірений хмарний сервіс. Оскільки цей сервіс є проміжним рівнем між рівнями користувача та хмарного сховища, час обробки даних у ньому є важливим показником. Для зменшення часу виконання процедури захисту можуть бути використані паралельні обчислення. Мета роботи - оцінити та проаналізувати часову ефективність паралельних обчислень, що виконуються в процедурах захисту мультимедійних даних. Надано результати порівняльного аналізу трьох методів стеганографічного захисту даних: стеганографічного захисту з фрагментацією даних; на базі комплементарного образу та LSB-стеганографії з шифруванням даних за алгоритмом AES. Ці методи розглянуто з точки зору часової ефективності обробки даних. Проаналізовано вплив кількості використовуваних стегобіт і кількості потоків паралельної обробки даних. Порівняно результати для мультимедійних даних двох типів - графічних та аудіоданих. Одержані часові характеристики показують, що використання паралельних обчислень у методі на базі комплементарного образу надає змогу зменшити час обробки даних до 70 %. Одержані результати надають можливість порівняти розглянуті методи з огляду на часові характеристики їх програмної реалізації, що є, разом зі ступенем захисту, суттєвим для користувача хмарних сервісів. Метод на базі комплементарного образу з паралельною обробкою даних можна рекомендуванти до використання у процедурі стеганографічного захисту мультимедійних даних.

Мета дослідження - розробити метод растеризації, який дає змогу отримувати зрізи воксельних наборів даних під довільними кутами. Метод має використовувати лише цілочислову арифметику та забезпечувати мінімальну кількість обчислень. В основі методу лежить растеризація січної площини через паралельний перенос майстер-лінії (МЛ) уздовж базової лінії, як це виконується у ткацьких алгоритмах растеризації. Для растеризації обох ліній пропонується використовувати алгоритм Брезенхема для ліній. Розроблений метод включає два етапи: етап ініціалізації, на якому растеризується МЛ та знаходяться границі растеризації фрагментів, та основний етап, на якому виконується растеризація фрагментів МЛ, визначених на етапі ініціалізації. Запропонований метод використовує лише цілочислову арифметику з мінімальною кількістю обчислень у циклах растеризації фрагментів МЛ, що робить його використання ефективним для растеризації секцій воксельних моделей. Висновки: розроблений метод може бути використаний у різноманітних застосунках, де використовуються тривимірні зображення, зокрема медичні, у системах тривимірної візуалізації в наукових застосунках, мультимедійних і мульсемедійних системах.

Мета дослідження - розроблення методу оцінки форми складних об'єктів для використання у системах відеоспостереження для визначення динаміки переміщення об'єкта спостереження, швидкості та характеру його руху, оцінки ймовірності виконання об'єктом несанкціонованих дій та для інших подібних задач. Для виділення растрової форми об'єкта спостереження застосовується процедура "віднімання фону". Для визначення контурів об'єкта векторної форми застосовується метод DEI. Для визначення опорних контурних точок і формування гладких кривих застосовуються процедури сортування. Запропонований метод складається з таких етапів: перетворення колірного простору та нормування, визначення форми об'єкта, визначення й аналіз контурів, сортування векторних даних, формування гладких контурних кривих, визначення площі об'єкта. Середня похибка запропонованого методу при скороченні кількості точок у 1,5 разу порівняно з підходом DEI за точністю становить 0,75 %, за швидкодією - 8,43 %, за ресурсомісткістю - 3,09 %. Висновки: використання запропонованого методу дасть змогу визначати масив векторних контурних точок, що відображають "апроксимований" об'єкт спостереження складної форми, і, відповідно, зменшувати обсяг даних для подальшого аналізу траєкторії руху та інших подібних задач без втрати точності. Також цей метод дає можливість описувати об'єкти спостереження однаковою кількістю контурних точок, що своєю чергою може спростити задачу класифікації об'єктів спостереження.

Сфера застосувань програмного забезпечення, яке оперує мультимодальними даними, стає все ширшою. Для розроблення ефективних алгоритмів оброблення мультимодальних даних необхідне їх подання як комплексних структур. Існуючі підходи більшістю орієнтовані на незалежне подання даних різної природи, що знижує ефективність їх застосування для комплексного подання мультимодальних даних. Мета дослідження - розроблення математичного забезпечення для комплексного подання та оброблення мультимодальних даних у компіютерних системах. Алгебрична система агрегатів розроблена для комплексного подання мультимодальних даних. У ній визначено логічні операції, операції впорядкування та арифметичні операції над агрегатами. Логічні операції можуть використовуватися для формування комплексного подання потрібних даних у формі агрегатів для подальшого їх аналізу. Передумовою такого подання є те, що дані мають належати різним модальностям та бути визначеними в часі, тобто являти собою послідовності. Запропоновано та описано логічні операції над агрегатами. Ці операції дають можливість отримувати різноманітні композиції мультимодальних даних, що робить можливим комплексне подання даних для всебічного опису об'єктів та процесів у різноманітних галузях, в тому числі в медицині. Розроблено та представлено концепцію мультиобразу, яка дає змогу комплексно описувати об'єкт, суб'єкт або процес на основі даних, отриманих під час спостереження, яке виконується з урахуванням часу. Висновки: алгебрична система агрегатів є засобом для комплексного подання даних. Вона дає змогу оброблювати мультимодальні дані, використовуючи набір операції та відношень. Основною відмінністю між логічними операціями в алгебричній системі агрегатів та логічними операціями над множинами є те, що агрегат являє собою комплексне подання набору даних, представлених у вигляді послідовностей, де порядок слідування елементів кожної модальності є важливим і таким, що впливає на результат операції.

На сьогодні спектр апаратного забезпечення для спостереження, моніторингу та вимірювань є доволі широким. Це надає нові можливості для отримання великих наборів даних, які описують поведінку об'єкта (суб'єкта, процесу, явища), що підлягає вивченню. Оскільки спостереження є процесом, що відбувається в часі та який у багатьох випадках завершується отриманням численних наборів мультимодальних даних, доцільно подавати такі комплексні дані у вигляді мультиобразу об'єкта спостереження, що може бути виконано з використанням апарату алгебричної системи агрегатів. Визначення операцій впорядкування алгебричної системи агрегатів та формування методики їх застосування для оброблення даних мультиобразу об'єкта спостереження. Дослідження грунтується на застосуванні алгебричної системи агрегатів та концепції мультиобразу, які уможливлюють комплексне подання та оброблення мультимодальних даних. В алгебричній системі агрегатів визначено логічні операції, операції впорядкування та арифметичні операції над агрегатами. Операції впорядкування можуть використовуватися для розв'язання задач, що пов'язані з обробленням даних мультиобразів реальних об'єктів (суб'єктів, процесів, явищ) з урахуванням часу. Запропоновано та описано операції впорядкування агрегатів. Ці операції дають змогу оброблювати дані мультиобразів з точки зору часу, зокрема, вони уможливлюють перевпорядковування кортежів та їх елементів. Висновки: оброблення комплексних структур даних мультимодальної природи, які визначаються, генеруються, вимірюються або записуються з урахуванням часу, може бути виконане на основі застосування апарату алгебричної системи агрегатів, зокрема операцій впорядкування, що запропоновані у цій статті. Це надає можливість розв'язання задач у різноманітних галузях, де є потреба в обробленні характеристик реальних об'єктів (суб'єктів, процесів, явищ), які можуть бути виміряні за допомогою набору давачів і подані як мультимодальні дані у вигляді агрегатів та мультиобразів.

В багатьох інженерних задачах, пов'язаних з необхідністю моніторингу змін характеристик об'єкта, суб'єкта або процесу спостереження, є потреба у обробленні мультимодальних даних, що реєструються зі встановленням моменту часу їх вимірювання. Представлено новий підхід до вирішення задачі часового оброблення структур мультимодальних даних, який дозволяє спростити оброблення таких даних за рахунок використання математичного апарата алгебраїчної системи агрегатів й тим самим зменшити вимоги, що висуваються до обчислювальних ресурсів. Алгебраїчна система агрегатів оперує такими специфічними структурами даних як агрегати, мультиобрази та дискретні інтервали. Метою цієї роботи є формалізація відношень меж базовими математичними об'єктами, що визначені в алгебраїчній системі агрегатів, а саме, елементами, кортежами та агрегатами, а також структурами даних, які грунтуються на цих математичних об'єктах, а саме, дискретними інтервалами та мультиобразами, що дозволить виконувати ефективне оброблення мультимодальних даних, що визначені з урахуванням часу їх реєстрації. Дослідження, результати якого представлені у цій статті, грунтується на використанні основних положень алгебраїчної системи агрегатів та концепції мультиобразу, які дозволяють спростити оброблення структур мультимодальних даних, що визначені у часі. Носієм алгебраїчної системи агрегатів є множина структур даних, що називають агрегатами. Агрегат являє собою кортеж кортежів, елементи яких належать наперед визначеним множинам. В алгебраїчній системі агрегатів визначені логічні операції, операції впорядкування та арифметичні операції над агрегатами. Мультиобразом називають непорожній агрегат, перший кортеж якого є кортежом значень часу. Ця множина включає відношення між агрегатами. Зокрема, відношення між кортежами дозволяють виконувати арифметичне порівняння, частотне порівняння та інтервальне порівняння. Математичний апарат алгебраїчної системи агрегатів може використовуватись як для комплексного подання мультимодальних характеристик об'єкта (суб'єкта, процесу) дослідження, так і для подальшого оброблення цих даних, зв'язаних з часовими мітками і поданих у вигляді мультиобразу. Розроблено та представлено новий підхід до оброблення мультимодальних даних, зокрема, дискретних інтервалів та мультиобразів, який грунтується на відношеннях, що визначені в алгебраїчній системі агрегатів. Наведено приклади практичного застосування розробленого підходу. Висновки: результати, що одержані у цьому досліджені, дозволяють зробити висновок про те, що відношення, які визначені в алгебраїчній системі агрегатів, можуть бути застосовані для оброблення складних структур даних, що мають назву мультиобрази, в задачах аналізу даних, моделювання, прогнозування тощо. Для оброблення даних, що визначені у прив'язці до деякої шкали часу, можуть застосовуватись цифрові інтервали. Продемонстровано, як відношення для порівняння цифрових інтервалів можуть використовуватись для вирішення практичних задач. Крім того, автор представляє програмні інструменти, які можуть бути застосовані для практичної реалізації запропонованого теоретичного підходу з використанням спеціалізованої мови програмування ASAMPL.

В багатьох інженерних задачах, пов'язаних з необхідністю моніторингу змін характеристик об'єкта, суб'єкта або процесу спостереження, є потреба у обробленні мультимодальних даних, що реєструються зі встановленням моменту часу їх вимірювання. Представлено новий підхід до вирішення задачі часового оброблення структур мультимодальних даних, який дозволяє спростити оброблення таких даних за рахунок використання математичного апарата алгебраїчної системи агрегатів й тим самим зменшити вимоги, що висуваються до обчислювальних ресурсів. Алгебраїчна система агрегатів оперує такими специфічними структурами даних як агрегати, мультиобрази та дискретні інтервали. Метою цієї роботи є формалізація відношень меж базовими математичними об'єктами, що визначені в алгебраїчній системі агрегатів, а саме, елементами, кортежами та агрегатами, а також структурами даних, які грунтуються на цих математичних об'єктах, а саме, дискретними інтервалами та мультиобразами, що дозволить виконувати ефективне оброблення мультимодальних даних, що визначені з урахуванням часу їх реєстрації. Дослідження, результати якого представлені у цій статті, грунтується на використанні основних положень алгебраїчної системи агрегатів та концепції мультиобразу, які дозволяють спростити оброблення структур мультимодальних даних, що визначені у часі. Носієм алгебраїчної системи агрегатів є множина структур даних, що називають агрегатами. Агрегат являє собою кортеж кортежів, елементи яких належать наперед визначеним множинам. В алгебраїчній системі агрегатів визначені логічні операції, операції впорядкування та арифметичні операції над агрегатами. Мультиобразом називають непорожній агрегат, перший кортеж якого є кортежом значень часу. Ця множина включає відношення між агрегатами. Зокрема, відношення між кортежами дозволяють виконувати арифметичне порівняння, частотне порівняння та інтервальне порівняння. Математичний апарат алгебраїчної системи агрегатів може використовуватись як для комплексного подання мультимодальних характеристик об'єкта (суб'єкта, процесу) дослідження, так і для подальшого оброблення цих даних, зв'язаних з часовими мітками і поданих у вигляді мультиобразу. Розроблено та представлено новий підхід до оброблення мультимодальних даних, зокрема, дискретних інтервалів та мультиобразів, який грунтується на відношеннях, що визначені в алгебраїчній системі агрегатів. Наведено приклади практичного застосування розробленого підходу. Висновки: результати, що одержані у цьому досліджені, дозволяють зробити висновок про те, що відношення, які визначені в алгебраїчній системі агрегатів, можуть бути застосовані для оброблення складних структур даних, що мають назву мультиобрази, в задачах аналізу даних, моделювання, прогнозування тощо. Для оброблення даних, що визначені у прив'язці до деякої шкали часу, можуть застосовуватись цифрові інтервали. Продемонстровано, як відношення для порівняння цифрових інтервалів можуть використовуватись для вирішення практичних задач. Крім того, автор представляє програмні інструменти, які можуть бути застосовані для практичної реалізації запропонованого теоретичного підходу з використанням спеціалізованої мови програмування ASAMPL.

Досліджено проблему спрощення анімованих моделей зі скелетом та створення рівнів деталізації для них. Спрощення візуальних моделей особливо важливе, коли обчислювальні ресурси є обмеженими. Наведено та проаналізовано методи створення рівнів деталізації для анімованих моделей. Представлено й обговорено покращений метод генерації рівнів деталізації. Він надає змогу спрощення анімованих мешів без суттєвих недоліків як анімацію.

Представлены семантика проблемно-ориентированного тика проблемно-ориентированного языка программирования ASAMPL и практическая реализация его компилятора. Этот язык программирования был разработан для обеспечения эффективной обработки мультимодальных данных, в частности, обработки мультимедийного контента, компоненты которого явно определены на временной шкале. Концепция обработки данных, используемая в ASAMPL, основана на структурах данных, операциях и отношениях, определенных в алгебраической системе агрегатов. Представлены основные семантические конструкции языка, которые используются для обработай данных. Объяснен подход к компиляции программ на языке программирования ASAMPL, а также представлены результаты тестов. Для сравнения результатов, полученных для языка программирования ASAMPL, тестирование проводилось также для аналогичных программ, написанных на языке программирования С, компиляция которых производилась с помощью компилятора GCC. Важным результатом тестирования является подтверждение гипотезы, что язык программирования ASAMPL позволяет разрабатывать более компактный и понятный программный код, исполнение которого требует меньше памяти.

Розглянуто задачу побудови набору (символіки) штрихкодових знаків для багатоколірних штрихових кодів, стійких до ушкодження одного або двох елементів у межах кожного знака. Мета. Забезпечення надійності зчитування багатоколірних штрихкодових зображень. Метод. Багатоколірний штрихкодовий знак має властивість завадостійкості, якщо його цифровий еквівалент (вектор) є кодовим словом многозначного (недвійкового) коректувального коду, здатного виправляти помилки (спотворення елементів знака). Показано, що побудову штрихкодових знаків слід виконувати на основі многозначного коректувального коду БЧХ, здатного виправляти дві помилки. Запропоновано метод побудови множини завадостійких штрихкодових знаків заданої потужності, які забезпечують достовірне відтворення даних при їх зчитуванні з носія. Розроблено процедуру кодування даних многозначним кодом БЧХ на основі твірної матриці коду з використанням операцій за модулем простого числа. Запропоновано новий спосіб побудови перевірної матриці многозначного коду БЧХ на основі векторного подання елементів скінченного поля. Розроблено узагальнений алгоритм генерування символіки багатоколірного штрихового коду з можливістю корекції двократних помилок у штрихкодових знаках. Метод також дозволяє будувати символіки заданої потужності на основі скорочених кодів БЧХ. Запропоновано спосіб скорочення твірної та перевірної матриць многозначного повного коду БЧХ для отримання скороченого коду заданої довжини. Показано, що крім виправлення двократних помилок, многозначні коди БЧХ дозволяють також виявляти помилки більшої кратності; ця властивість посилюється при використанні скорочених кодів БЧХ. Метод забезпечує побудову сімейства багатоколірних завадостійких штрихових кодів. Результати. На основі розробленого програмного забезпечення отримані статистичні дані, що характеризують здатність многозначних кодів БХЧ виявляти та виправляти помилки, і на їх основі проєктувати багатоколірні завадостійкі штрихові коди. Висновок: проведені експерименти підтвердили працездатність розробленого алгоритмічного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при проєктуванні завадостійких багатоколірних штрихових кодів у системах автоматичної ідентифікації.