автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Способ и устройство распознавания транспортных потоков мультимедийных данных

кандидата технических наук
Петрик, Елена Анатольевна
город
Курск
год
2005
специальность ВАК РФ
05.13.05
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Способ и устройство распознавания транспортных потоков мультимедийных данных»

Автореферат диссертации по теме "Способ и устройство распознавания транспортных потоков мультимедийных данных"

На правах рукописи

\

Петрик Елена Анатольевна

СПОСОБ И УСТРОЙСТВО РАСПОЗНАВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ

Специальность 05.13.05 Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск-2005

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» на кафедре программного обеспечения вычислительной техники.

Научный руководитель -Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Атакищев О.И.

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Сизов A.C. кандидат технических наук, доцент Сайбель А.Г.

Ведущая организация -

ОКБ «Авиаавтоматика», г. Курск

Защита состоится «28 декабря» 2005 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.105.02 при Курском государственном техническом университете по адресу: г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (конференц-зал).

Заверенные отзывы на автореферат просьба направлять в двух экземплярах по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.105.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан «28 ноября» 2005 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

Е.А. Титенко

11997

птзо

3

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время при создании устройств вычислительной техники в распределенных системах управления, вычислительных сетях, геоинформационных системах интенсивно внедряются технологии обработки, передачи и хранения мультимедийной информации.

При переходе к аппаратной поддержке мультимедийных технологий произошло существенное усложнение вычислительных процедур синхронной обработки и передачи разнородной сложноструктурированной информации. Для мультимедийных форматов данных характерны: сложные структуры вложенных данных, применение априорно неизвестных структур и параметров формирования и обмена информацией, обеспечение синхронизации разнородных данных (аудио, видео, текста), высокие скорости обработки и передачи, что определяет необходимость создания способов и устройств обработки и распознавания структуры и параметров мультимедийных данных.

Проведенный анализ применимости известных методов и устройств распознавания и обработки мультимедийной и других видов информации показал, что в них в контексте обработки правил формирования и передачи данного подкласса цифровых сигналов задача создания способов и устройств распознавания широко внедряемых на практике стандартов ГвОЯЕС 13818 решена лишь частично.

Таким образом, существует противоречие между повышением требований по оперативности и достоверности распознавания и обработки мультимедийной информации и недостаточной разработкой способов и технических средств распознавания и обработки этого достаточно нового типа данных, имеющего сложноструктурированную организацию.

В связи с вышеизложенным актуальным является решение задач распознавания потоков мультимедийных данных и создание специализированных устройств распознавания структур данного подкласса цифровых сигналов.

Проведенные исследования показали, что для эффективного решения задач, возникающих при распознавании мультимедийных данных, наиболее целесообразно использовать структурно-лингвистический подход и, в частности, аппарат теории метаграмматик, применение которых позволит удовлетворить большинству основных предъявляемых требований к устройствам распознавания мультимедийных данных. Предварительный анализ моделей и методов синтаксического анализа, разработанных в рамках практических приложений теории метаграмматик, показал, что на данный момент не разработаны эталонные описания и методы синтаксического анализа, учитывающие структурно-лингвистические особенности построения транспортных потоков мультимедийных данных. Тем не менее, возможности аппарата метаграмматик позволяют разработать структурно-лингвистический способ и на его основе устройство распознавания, позволяющие производить адаптивную обработку сложноструктурированных вложенных раз-

нородных мультимедийных данных.

Вопросы применимости отдельных подклассов грамматик и метаграмма-тик для описания сложноструктурированных объектов нашли отражение в работах Атакищева О.И., Городецкого В.И., Фу К., Сизова A.C., Фомина Я.А., Юсупова P.M., Харангозо Р.Н. и других ученых. Вместе с тем задача анализа и обработки транспортных потоков мультимедийных данных в прямой постановке в данных работах не рассматривалась.

Целью диссертации является повышение достоверности и оперативности адаптивной обработки транспортных потоков мультимедийных данных на основе разработки структурно-лингвистического способа и устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных.

Объект исследования - процессы распознавания сложноструктурированных данных.

Предмет исследования - способ структурно-лингвистического анализа потоков мультимедийных данных и устройство его реализующее.

Основными задачами диссертационной работы являются:

1. Анализ особенностей и ограничений процессов обработки мультимедийной информации и устройств, их реализующих. Постановка задачи и выбор направлений исследований.

2. Разработка эталонной продукционной модели распознаваемых мультимедийных данных.

3. Разработка способа распознавания транспортных потоков мультимедийных данных на основе комбинации использования методов восходящего и нисходящего синтаксического анализа.

4. Разработка структурно-функциональной организации устройства распознавания потоков мультимедийных данных и анализ характеристик разработанного устройства.

Методы и математический аппарат исследования

При проведении исследований использовались методы теории многоуровневых грамматических структур, формальных грамматик и метаграмматик, распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, теория проектирования ЭЦВМ.

Научная новизна

В ходе исследований и разработок получены следующие теоретические результаты:

1. Разработана эталонная продукционная модель транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 на основе регулярных метаграмматик, впервые позволяющая в продукционной форме описывать сложную иерархическую многоуровневую систему вложенных разнородных синхронизированных потоков мультимедийных данных, снижающая размерность конфликтного множества правил.

2. Разработан комбинированный структурно-лингвистический способ распознавания транспортных потоков мультимедийных данных, ориентированный на

■а -к» <ч

применение регулярных метаграмматик и совместное использование разработанных процедур восходящего и нисходящего неполного и полного синтаксического анализа. Разработанный способ позволяет проводить распознавание транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 с требуемой достоверностью и определение в процессе синтаксического анализа априорно неизвестных параметров и схем формирования полезной нагрузки.

3. На основе способа структурно-лингвистического анализа разработаны алгоритмы неполного синтаксического анализа, позволяющие осуществлять грамматический разбор потоков мультимедийных данных с использованием неполного набора правил подстановки, что обеспечивает повышение оперативности обработки.

4. Разработана структурно-функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных, особенностью которой является распараллеливание работы блоков полного и неполного синтаксического анализа и дополнительное введение двух блоков памяти, применяемых для буферизации потока входных данных и организации блока продукционной модели.

Практическая ценность диссертационной работы

Разработанный способ позволяет проводить высокоскоростной анализ мультимедийных данных с выделением на этапах распознавания априорно неизвестных параметров и схем формирования данного подкласса цифровых сигналов. Предложенный способ может найти широкое применение при построении DVB-систем; серверов интерактивных программ; видеосерверов MPEG-2/DVB; генераторов тестовых транспортных потока ISO/IEC 13818; анализаторов потоков ISO/IEC 13818; серверов VOD (Video on demand); организации передачи IP-данных через DVB-системы. Разработанные алгоритмы неполного синтаксического анализа применяются для высокоскоростной обработки символьной информации.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Эталонная продукционная модель транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 на основе регулярных метаграмматик, впервые позволяющая описывать сложную иерархическую многоуровневую систему вложенных разнородных синхронизированных потоков мультимедийных данных.

2. Способ распознавания транспортных потоков мультимедийных данных на основе комбинации использования методов восходящего и нисходящего полного и неполного синтаксического анализа, позволяющий проводить анализ транспортных потоков мультимедийных данных и определять в процессе синтаксического анализа априорно неизвестные параметры и схемы формирования данного подкласса сигналов.

3. Алгоритмы неполного синтаксического анализа, позволяющие осуществлять динамический выбор приоритетных правил и управлять процессом выделения текущего нетерминального символа в мультимедийных потоках.

4. Структурно-функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных, позволяющая за счет введения блоков памяти осуществлять буферизацию потока входных данных и обрабатывать сложноструктурированные мультимедийные данные.

Реализация и внедрение результатов исследования

Результаты диссертационной работы использованы в НИР «Исследование научно-технических путей обеспечения поддержки принятия решений и обмена координатно-привязанной информацией в перспективных территориально распределенных геоинформационных системах», НИР «Исследование и создание многофункциональных адаптивных средств демультиплексирования сигналов цифровых иерархий для информационно-телекоммуникационных систем» и внедрены в ОКБ «Авиаавтоматика», в учебный процесс КурскГТУ, в ФГУП «Курский НИИ» МО РФ.

Апробация и публикация

Материалы диссертационной работы обсуждались на научной конференции «Распознавание-2001» (Курский ГТУ, 2001 г.), XXIV научной конференции (в/ч 45807-Р2,2002 г.), на научной конференции «Распознавание-2003» (Курский ГТУ, 2003 г.), на научной конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2004 г.). По теме диссертационной работы опубликовано 9 работ, в том числе: 3 статьи, 4 тезиса докладов на научных конференциях, 2 отчета о НИР.

Личный вклад автора

В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработано эталонная продукционная модель 180/1ЕС 13818 на основе регулярных метаграм-матик [1, 2, 6], разработан способ структурно-лингвистического распознавания мультимедийных потоков [3,4, 5,7], разработана структурно-функциональная организации устройства распознавания [9].

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами по каждой из глав, заключения, приложения, списка использованной литературы (83 наименования). Текст диссертации включает 124 страницы, 31 рисунок, 12 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи исследований, научная новизна, практическая ценность.

В первой главе проведен анализ особенностей хранения и обработки мультимедийной информации в существующем и перспективном оконечном оборудовании вычислительных сетей и базах данных. Показано, что мультимедийные

технологии являются ключевой компонентой перспективных систем управления, безопасности, поддержки принятия решений различных классов и назначения.

Рассмотрены особенности интенсивно используемых стандартов мультимедийной информации, являющихся ключевым элементом в определении режимов и параметров обработки и передачи синхронизированных аудиовизуальных и атрибутивных данных в существующем и перспективном оконечном оборудовании вычислительных сетей и базах данных. На основе проведенного анализа сделан вывод о том, что в настоящее время наиболее распространенным и перспективным из мультимедийных стандартов является стандарт ISO/IEC 13818, системный уровень которого (ISO/IEC 13818-1 Systems) регламентирует схему и параметры объединения потоков (transport streams) мультимедийных данных (рис. 1.) Для ISO/IEC 13818 характерны следующие особенности: стандарт описывает сложную иерархическую многоуровневую схему вложенных синхронизированных разнородных потоков данных (видео, аудио, атрибутивных); при распознавании и обработке данных ISO/IEC 13818 необходимо учитывать большое количество априорно неизвестных параметров и схем формирования сигналов; в стандарте предусмотрена возможность дальнейших модификаций и использования перспективных схем синхронизации.

Transport Packet Stfaan»

>

Hmkf PtylOMl H««f» , Payfoad Paytofld

f

Stwt j Terror Pay Trans РЮ TSC AFC 6cft

AFL Flags OFletd 6«

Г\

,■ у . ... м

EZjL

Я IB j-

| i

Flags PHDL SB

I 1S 2 22 4 33

Рис. 1. Фрагмент структуры ISO/IEC 13818

Перечисленные особенности определяют основные требования к" устройствам распознавания мультимедийной информации;

1. Введение в процедуру распознавания сложных структур мультимедийного формата данных дополнительных средств для определения априорно неизвестных параметров данного формата.

2. Возможность адаптивной настройки устройства распознавания под обработку конкретного подкласса 180ДЕС 13818.

3. Обеспечение высокого уровня достоверности при распознавании (вероятность правильного определения более 0.95).

Проведенный обзор технических средств обработки транспортных потоков мультимедийных данных (ТП ISO/IEC 13818-1 Systems) позволил выделить основные параметры и требования, предъявляемые к устройствам обработки данного подкласса сигналов: широкий разброс скоростей приёма мультимедийных данных; высокая скорость обработки данных; возможность приема и обработки разных подвидов стандартов ISO/IEC 13818 (DVB, MPEG, IP, VOD и пр.); обеспечение синхронизации обрабатываемых данных по единой временной базе. Также был определен основной недостаток рассмотренных технических средств обработки мультимедийных данных - большинство устройств имеют жесткую структуру организации, не позволяющую производить гибкую настройку под изменения стандарта ISO/IEC 13818. Большинство устройств работает с потоком мультимедийных данных со скоростью от 5 до 50 МБ/с. Таким образом, требуется получить такую организацию устройства, которая была бы адаптивна к изменениям стандарта, а вследствие к изменениям форматов данных, а с другой стороны обеспечивала высокие скорости обработки.

Во второй главе разработана эталонная продукционная модель распознаваемых потоков мультимедийных данных на основе регулярных метаграмматик.

Эталонная метаграмматика для описания ТП ISO/IEC 13818-1 Systems представляется в виде формальной системы

MGm = j(G<"),^„\l = {0,1,23,4,5,6,7}, где

i-я формальная грамматика 1-го уровня, причем

0.1 = {0,1,2Д4,5,б,7};

1,/ = {4,5,6,7};

2,1 = {4,5,7};

. 3,/ = {5,7};

4.Z-7;

5,1 = 7\

6,1 = 7;

1,1 = 7;

Wm - схема метграмматики Gw

Метаграмматики позволяют описать сложную иерархическую многоуровневую схему формирования ISO/IEC 13818. Применение правил согласования типа «терминал - начальный нетерминал» (TS) позволяет снизить громоздкость структурно-лингвистического описания сложных структур данных за счет исключения повторных описаний однотипных элементов. Также использование иерархически связанных по TS правилам грамматик позволяет в рамках одной метаграмматики описывать большое число подклассов, отличающихся «наборами» грамматик различных уровней.

Показано, что порядок применения правил согласования типа «терминал -метка продукции» (TP) определяется порядком следования терминалов в цепочках, порождаемых грамматикой к-го (верхнего) уровня, которой подчинена грамматика 1-го (нижнего) уровня. Применение метаграмматик с TP правилами согласования позволяет задавать и при необходимости изменять порядок правил подстановки в любых грамматиках путем добавления грамматик, определяющих последовательность применения продукций. В эталонной продукционной модели явным образом учтен порядок следования информационных блоков, что позволяет уменьшить конфликтное множество продукций для некоторых фрагментов метаграмматик.

В разработанной метаграмматике используются регулярные грамматики вида G=<Vn,Vj,P,S>, где, - множество нетерминальных символов; Vj - множество терминальных символов; Р - множество правил подстановок; S - аксиома (начальный нетерминальный символ).

Разработаны регулярные грамматики для описания всех частей ISO/IEC 13818-1 Systems. Фрагменты основных грамматик верхних уровней метаграмматик представлены в таблице. Фрагмент схемы метаграмматики ISO/IEC13818-1 Systems, представлен на рисунке 2.

Новизна разработанной эталонной продукционной модели заключается в применении аппарата метаграмматик к формализации сложной многоуровневой схемы формирования данных ISO/IEC 13818.

Рис. 2. Фрагмент схемы эталонной метаграмматики для ISO/IEC 13818-1 Systems

Таблица

Фрагмент регулярных грамматик для описания ISO/IEC 13818-1 Systems

Грамматика Множества терминальных (VT) н нетерминальных символов (VH) Схема грамматики, включающая в себя следующие продукции

Структура транспортного потока G^=iVHoo, VToo, SOO, POO} vT00={TSP} VhooHSoo, AI) 1)Soo-»TSPAl 2) A1~»TSP AI 3) А1—»TSP

Общая структура транспортного пакета С^ЦУнш, VT0|, So,. Ро,} VToi={THeader, Pay load) VHOHS«,, Al) 1) S01-+THeader AI 2) Al-»Payload

Структура заголовка транспортного пакета THeader G^ ={VH02,Vtoj, S02, PO2> VTra=(Sbyte, Terror, Pay, Trans, PID, TSC, AFC, Count) Vm2={So2, AI. A7} 1)S„2-»SbyteAl 2)A 1-»Terror A2 3)A2-» Pay A3 4)A3-> Trans A4 5)A4—» PID A5 6)A5-» TSC A6 7)A6-> AFC A7 8)A7—» Count

Полезная нагрузка транспортного пакета G^jMVhoj, Vto.Sos, Рю} VTio-(AF, PES, PSI) V„„,={S01,A1} 1)So)-> AF AI 1 PES 1 PSI 2)A1-»PES 1 PSI

1)$n—» StartCode AI 2) AI-» ID A2 3) A2-»PLength A3|PLength A19|PLength A20 4) A3 -» Flags A4 5) A4-t PTS A5|PTS DTS A6|ESCR A7| ESRate A8|DSM A9|ACI A10|PES CRC AI l|AF!ags A12 6) A5 -> ESCR A7|ESRate A8|DSM A9IACI A10|PES_CRC AI ljAFlags A12; 7) A6 -» ESCR A7|ESRate A8|DSM A9|ACI A10|PES_CRC AI l|AFlags A12, 8) A7 ESRate A8|DSM A9|ACI A10|PES CRC AUiAFlagsA12 9) A8 -» DSM A9|ACI A10|PES CRC AI l|AFlags A12 10) A9—»ACIA10| PES_CRC AI l|AFlags A12 11) AI0 -» PES CRC AI l|AFlags A12, 12)All -»AHagsA12 13) A12 -» PPnvateD A13|PFL A14|PPSC A15| P STD A16|ExtL A17|Stuf AI 8, 14) A13 -» PFL A14|PPSC A15| P STD A16|ExtL A17|Stuf AI 8 15) A14—» PPSC A15| PSTD A16|ExtL A17|Stuf A18 16) A15 -» P STD A16|ExtL A17|Stuf A18 17) AI6 -> ExtL A17|Stuf A18, 18) A17 —» Stuf A18 19) A18 -» PDatal 20) A19 -» PData2 21) A20 -» Pud

PES-пакет GiJ'={VHi4,Vru, SM, P14) VT14={StartCode, ID, PLength, Flags, PTS, PTS DTS, ESCR, ESRate, DSM, ACI, PES_CRC, AFlags, PPrivateD, PFL, PPSC, P_STD, ExtL, Stuf, PDatal, PData2, Pud) VH„={S„,A1 A20)

В третьей главе в рамках решения третьей задачи исследований разработан способ распознавания ТП ISO/IEC 13818-1 Systems.

Сущность предлагаемого способа заключается в организации комбинированного (двунаправленного) характера восходящего и нисходящего разборов структуры ТП и применением критерия выбора направления. Способ ориентирован на применение разработанных во втором разделе многоуровневых регулярных метаграмматик с TS-TP правилами согласования грамматик различных уровней для сегментации и структурно-лингвистического описания сигналов ТП.

На основе способа разработаны два типовых алгоритма неполного синтаксического анализа (НСА) ТП ISO/IEC 13818-1 Systems. Отличительной особенностью данных алгоритмов является осуществление разбора с использованием неполного набора правил подстановки и определения в процессе синтаксического анализа априорно неизвестных параметров и схем формирования ТП. Кроме того, алгоритмы ориентированы на решение типовых задач выделения ТП из общего потока данных и выделения заголовков из пакетов ТП.

Первый алгоритм НСА предназначен для выделения данных ISO/IEC 13818 в общем потоке разнородных данных с требуемой степенью достоверности. Алгоритм заключается в выполнении следующих шагов:

1. Установка начальных значений параметров работы алгоритма.

2. Из входной битовой последовательности выделяется цепочка символов. Проводится грамматический разбор предъявленной цепочки входных символов с использованием продукций вида А,->atA1 грамматики . В случае если

грамматический разбор удачен, по инверсному правилу TS управление передается на 2 уровень грамматике G® .

3. Так как проводится неполный синтаксический, то для анализа используется только крайняя левая ветка дерева грамматического разбора грамматики

4. Далее по правилу TS управление передается на 1 уровень грамматике

5. Аналогично, по правилу TS управление передается на 0 уровень грамматике G™.

6. В случае если грамматический разбор не удачен, входная битовая последовательность сдвигается влево на 1 бит и алгоритм повторяется с шага 1.

Шаг 1-6 выполняется до тех пор, пока не будет принято решение о распознавании подкласса сигналов ТП.

Второй алгоритм неполного синтаксического анализа предназначен для распознавания определенных типов мультимедийной информации на основе обработки полей заголовка ISO/IEC 13818. При этом полученные в результате синтаксического анализа терминалы и нетерминалы определяют параметры формирования полезной нагрузки распознаваемых протоколов ISO/IEC 13818. Алгоритм заключается в выполнении следующих шагов:

1. Установка начальных значений параметров работы алгоритма. (Как параметры могут приниматься терминалы и нетерминалы, ранее выделенные другими процедурами).

2. Из входной битовой последовательности выделяется цепочка символов. Проводится грамматический разбор предъявленной цепочки входных символов с

использованием продукций вида А,->atAj грамматики g£>. В случае если

грамматический разбор удачен, по инверсному правилу TS управление передается на 2 уровень грамматике G£>.

3. После срабатывания грамматики терминалы грамматики G'f сохраняются в буфере для выходных значений параметров. Эти параметры будут определять TP правила согласования для грамматики четвертого уровня , а также являться самостоятельными выходными данными работы алгоритма.

4. Далее по TP правилу согласования и в соответствие с заданными начальными параметрами работы алгоритма управление передается на 4 уровень грамматике GJjj'.

5. В случае если грамматический разбор удачен, управление передается на 1 уровень грамматике G^.

6. Аналогично по правилу TS управление передается на 0 уровень грамматике G<S>.

7. В случае если грамматический разбор на этапе не удачен, входная битовая последовательность сдвигается влево на 1 бит и алгоритм повторяется с шага 1.

Шаги 1-7 выполняются до тех пор, пока не будет принято решение о распознавании подкласса сигналов ТП.

Также разработан алгоритм полного синтаксического анализа ТП ISO/IEC 13818-1 Systems на основе комбинированного использования методов восходящего и нисходящего анализа, позволяющий осуществлять полный разбор всего ТП ISO/IEC 13818-1 Systems. Алгоритм заключается в выполнении рекурсивной процедуры нисходящего по TS-правилам (или восходящего по инверсным TS-правилам) согласования грамматического разбора с последовательным предсказанием терминалов в грамматиках всех уровней, кроме самого нижнего, и использованием TP-правил согласования для выбора очередных шагов синтаксического анализа.

Для оценки правильности алгоритмов распознавания предложено использовать следующие формулы:

где Р„т - вероятность ложной тревоги (ошибка второго рода), Рпс - вероятность пропуска сигнала (ошибка первого рода), I - длина пакета распознаваемого сигнала в битах, N - количество анализируемых пакетов,

т - размер в битах анализируемых терминальных символов пакета, РиШ- вероятность однократной битовой ошибки (типа инверсии бит).

Получены оценки зависимости вероятностей ложной тревоги и пропуска сигнала от числа анализируемых пакетов (рис. 3-5) при их различении на фоне равновероятной двоичной последовательности.

Вероятности % И Рш при П*И,

123499790

1 сое« 1И£«2 100Е-03 100Е-04 100Е-05 ' 1006-00 1006-07 100Е-08 1,ОСЕ 46 100610 1006 11 1006 12

т \ Г*- г --

+ -и

1

— г М

а)

в«рМГКОСТИ ?т М Рт ЯР" Ш*, Ря-Ю*

006-01 01»-О! ие-ш ОТ*-04 006-0« «Л ОС6-07

006 ю ОСЕ II ае «

Вероятности Ря И Рм при 1 : г * ■ • 7 * |

1ЛК#

1

1ООЕ4В 1 №-04 1 00Е46 * 10К46 10Н4Т 1 оое«

1МС10 НИМ«

к

с)

В*ро*тиоатм Р„ и Р.« при

»4661 • »

<0 С)

Рис. 3. Ошибки первого и второго рода при т=8

Вероятности Рт и Рле при т«21, рощвЮ"4 ..Ю"*

Рт

Рпс гри Рош 10 -4 Рос при Рош 10 Рпс лри Рвш 10 -7, Рпс при Рош 10 -3

а)

Рис. 4. Вероятность пропуска сигнала при ш=21

Вероятность пропуск* мгиала при т«1504

1Л6«г ----

1.0&02

I

5,06«)

оде«»

-РочяЮ-« -РошчО-в

2 3 4 6 6 7 8 N

Ь)

Рис. 5. Вероятность пропуска сигнала при т=1504

Из анализа графиков следует, что для обеспечения требуемых вероятностей ошибок первого и второго рода достаточно анализировать не более 4 пакетов (т*Ы бит из выборки 1504*Ы бит, где 1504 - размер пакета в битах), тогда как известные устройства анализируют 6-7 пакетов. При этом использование в процессе распознавания неполного множества правил (неполный синтаксический анализ) позволяет снизить на 1-2 порядка число анализируемых терминальных символов,

что снижает вычислительную сложность решения задачи распознавания приблизительно в 2 раза.

Четвертая глава посвящена структурно-функциональной организации устройства распознавания транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818.

С учетом изложенных в предыдущих разделах требований к устройствам распознавания мультимедийных данных и характеристик распознаваемых данных на основе разработанного структурно-лингвистического способа распознавания были рассмотрены структурно-функциональная организация устройства распознавания, варианты ее технической модификации и алгоритм его функционирования.

Устройство (рис. 6) с учетом модификаций характеризуется следующими особенностями:

1. Блок управления и настройки организован и функционирует в соответствии с разработанной схемой метаграмматики.

2. Применено два блока синтаксического анализа, функционирующих параллельно в соответствии с разработанными алгоритмами полного и неполного синтаксического анализа.

3. Осуществлена буферизация входного потока данных и последующая их высокоскоростная передача на обрабатывающие блоки устройства. Эта функция реализована двумя ОЗУ и коммутатором.

4. Эталонная продукционная модель распознаваемых мультимедийных данных задается в виде взаимосвязанных таблиц, в которых заданы возможные состояния распознающего автомата и правила переходов между ними (рис. 7). Связи между таблицами задаются в виде соответствующей управляющей таблицы.

Устройство функционирует следующим образом:

На первом этапе осуществляется синхронизация устройства путем определения стартового заголовка пакета - определения начала потока мультимедийных данных. Далее устройство переходит в состояние поиска и построения таблиц программной информации (PSI - Program Specific Information). После удачного построения таблиц устройство переходит в режим PID-фильтрации и осуществляет определение элементарных потоков, системной информации или построение таблиц программной информации в соответствии с определенными на предыдущих и текущем этапах обработки параметрами.

За счет введения в устройство статического ОЗУ, хранящего распознанные на этапе синтаксического анализа характеристики и параметры обрабатываемого транспортного потока, а также за счет мобильной организации блока эталонных описаний обеспечивается гибкая структурная адаптация под характеристики конкретных видов мультимедийных потоков ISO/IEC 13818.

Рис. 6. Структурно-функциональная организация устройства распознавания

ГСОЛЕС 13818

I

Рис. 7. Особенности организации памяти блока эталонных описаний

За счет введения процедур неполного синтаксического анализа и принятия решения о правильности распознавания при достаточно малых объемах выборки (приблизительно 1 КБ), разработанное устройство позволяет повысить быстро-

действие на этапах выделения потоков ISO/IEC 13818 из общего потока данных и построения таблиц PSI, при этом вероятности ошибок первого и второго рода ¿>.01. Проверка алгоритмов и имитация работы устройства показала, что разработанное устройство распознавания позволяет на основе предложенного способа и алгоритмов снизить в 1.7-1.9 раз объем выборки и в целом в 1.5-1.7 раз снизить общее время распознавания заданных классов сигналов, обрабатывать все классы транспортных потоков ISO/IEC 13818 в реальном времени.

В заключении приводятся основные результаты диссертационного исследования. В приложении приведен листинг программных средств.

а

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

С единых позиций аппарата теории метаграмматик решена важная научно-техническая задача по созданию способа структурно-лингвистического распозна- * вания транспортных потоков мультимедийных данных и устройства, его реализующего.

1. Разработана эталонная продукционная модель транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 на основе регулярных метаграмматик, описывающая правила формирования потоков ISO/IEC 13818, сложную иерархическую многоуровневую систему вложенных синхронизированных разнородных потоков мультимедийных данных и снижающая размерность конфликтного множества правил.

2. Разработан комбинированный структурно-лингвистический способ распознавания транспортных потоков системного уровня, ориентированный на применение регулярных метаграмматик и совместное использование разработанных процедур восходящего и нисходящего неполного и полного синтаксического анализа. Разработанный способ позволяет проводить распознавание транспортных потоков системного уровня с использованием неполного набора правил подстановки и определения в процессе синтаксического анализа априорно неизвестных параметров и схем формирования, снизить в 1.7-1.9 раз объем выборки и в целом • в 1.5-1.7 раз снизить общее время распознавания заданных классов сигналов.

3. Для решения задач распознавания транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 в условиях разнородной информации в высокоскоростных вычислительных сетях разработаны алгоритмы неполного синтаксического анализа, использующие неполное множество правил для грамматического разбора, на основе регулярных метаграмматик и динамический выбор приоритетного правила.

4. Разработана структурно-функциональная организация устройства распознавания ISO/IEC 13818. Экспериментальная проверка работоспособности разработанного устройства показала, что оно позволяет на основе предложенного способа и алгоритмов оперативно обрабатывать все классы транспортных потоков мультимедийных данных ISO/IEC 13818 с заданной степенью достоверности.

Основные результаты исследований по теме диссертации изложены в

следующих работах:

1. Титеико, Е.А. Применение продукционных исчислений для задач распознавания образов [Текст] / Е.А. Титенко, Е.А. Петрик, A.B. Уваров // Материалы 5-й Междунар. конф. «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» («Распознавание-2001»). Курск, 2001. С. 36-37.

2. Атакищев, О.И. Особенности структурно-лингвистического описания транспортных заголовков передачи кодированной аудиовизуальной информации в сетях ATM [Текст] / О.И. Атакищев, Д.В. Мокин, Е.А. Петрик // Материалы XXIV науч.-техн. конф. в/ч 45807-Р2. Курск, 2002.

3. Петрик, Е.А. Метод структурно-лингвистического распознавания транспортных пакетов ISO/IEC 13818-1 SYSTEMS [Текст] / Е.А. Петрик, Б.В. Клюйков // Материалы 6-й Междунар. конф. «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» («Распознавание-2003»). Курск, 2003. С. 82-84.

4. Петрик, Е.А. Метод структурно-лингвистического распознавания мультимедийной информации в телекоммуникационных системах [Текст] / Е.А. Петрик, Е.А. Титенко, С.Ю. Сазонов // Материалы Междунар. науч.-техн. конф. и Российской научной школы «Системные проблемы качества, математического моделирования информационных и электронных технологий». М., 2003. С. 127-131.

5. Петрик, Е.А. Особенности частных моделей процессов обмена информацией в высокоскоростных цифровых каналах систем обмена координатно-привязанной информацией [Текст] / Е.А. Петрик [и др.] // Исследование научно-технических путей обеспечения поддержки принятия решений и обмена ко-ординатно-привязанной информацией в перспективных территориально распределенных геоинформационных системах: итоговый отчет о НИР в/ч 45807-Р2. Курск, 2003. Раздел 3.2.3. С. 203-216.

6. Атакищев, О.И. Основные особенности передачи мультимедийной информации в телекоммуникационных системах и распределенных корпоративных системах безопасности [Текст] / О.И. Атакищев, С.Г. Емельянов, И.С. Захаров, Б.В. Клюйков, Е.А. Петрик // Телекоммуникации. 2003. № 10. С. 22-30.

7. Атакищев, О.И. Особенности структурно-лингвистического описания транспортного пакета ISO/IEC 13818-1 SYSTEMS [Текст] / О.И. Атакищев, A.B. Николаев, Е.А. Петрик // Телекоммуникации. 2004. № 8. С. 8-10.

8. Петрик, Е.А. Особенности структурно-лингвистического описания транспортных потоков MPEG-2 [Текст] / Е.А. Петрик // Материалы 5-й Всероссийской науч.-техн. конф. «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». Улан-Удэ, 2004. С. 168-170.

9. Петрик, Е.А. Особенности реализации основных блоков устройства адаптивной обработки цифровых потоков в информационно-телекоммуникационных системах [Текст] / Е.А. Петрик [и др.] // Исследование и создание многофунк-

циональных адаптивных средств демультиплексирования сигналов цифровых иерархий для информационно-телекоммуникационных систем: итоговый отчет о НИР 2005-РИ-19.0/002/198 в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники на 2002-2006 годы». Курск, 2005. Раздел 4.2 С. 60-68.

Соискатель

Петрик Е.А.

ИД №06430 от 10.12.01 Подписано в печать 28.11.2005. Формат 60x84 1/16. Печать офсетная. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 63

Курский государственный технический университет. Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического университета. 305040, г.Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

N22 5 044

РНБ Русский фонд

i

2006г4 28998

!

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Петрик, Елена Анатольевна

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ НАУЧНЫХ ПРЕДПОСЫЛОК РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЙ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1.1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАЗВИТИЯ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

1.2. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ СТАНДАРТА ISO/IEC 13818.

1.3. ОБЗОР ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ РАСПОЗНАВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ ISO/ffiC

1.4. ОБЗОР СПОСОБОВ РАСПОЗНАВАНИЯ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ И ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗУЕМОГО ПОДХОДА.

ВЫВОДЫ.

2. ЭТАЛОННАЯ ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ДАННЫХ.

2.1. ОСОБЕННОСТИ ЭТАЛОННОГО МЕТАГРАММАТИЧЕСКОГО ОПИСАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ КОЛЕС 13818-1 SYSTEMS.

2.2. ОСОБЕННОСТИ ФОРМАЛЬНЫХ ГРАММАТИК, ВХОДЯЩИХ В ОБЩЕЕ СТРУКТУРНО-ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА ISO 13818-1 SYSTEMS.

ВЫВОДЫ.

3. СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ КОЛЕС 13818-1 SYSTEMS.

3.1. комбинированный структурно-лингвистическии способ распознавания тп isortec 13818-1 systems.

3.2. алгоритмы неполного синтаксического анализа транспортных потоков iso/iec 13818-1 systems.

3.3. алгоритм полного синтаксического анализа транспортных потоков iso/iec 13818-1 systems.

3.4. оценки достоверности алгоритмов неполного и полного синтаксического анализа для разработанного способа распознавания транспортных потоков мультимедийных данных. выводы.

4. структурно - функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных.

4.1. особенности организации средств обработки мультимедийных данных.

4.2. структурно-функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков системного уровня iso/iec 13818.

4.3. особенности реализации блоков устройства распознавания тп iso/iec 13818-1 systems.

4.4. экспериментальные исследования средств распознавания тп iso/iec 13818-1 systems. выводы.

Введение 2005 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Петрик, Елена Анатольевна

Актуальность темы. В настоящее время при создании устройств вычислительной техники в распределенных системах управления, вычислительных сетях, геоинформационных системах интенсивно внедряются технологии обработки, передачи и хранения мультимедийной информации.

При переходе к аппаратной поддержке мультимедийных технологий произошло существенное усложнение вычислительных процедур синхронной обработки и передачи разнородной сложноструктурированной информации. Для мультимедийных форматов данных характерны: сложные структуры вложенных данных, применение априорно неизвестных структур и параметров формирования и обмена информацией, обеспечение синхронизации разнородных данных (аудио, видео, текста), высокие скорости обработки и передачи, что определяет необходимость создания способов и устройств обработки и распознавания структуры и параметров мультимедийных данных.

Проведенный анализ применимости известных методов и устройств распознавания и обработки мультимедийной и других видов информации показал, что в них в контексте обработки правил формирования и передачи данного подкласса цифровых сигналов задача создания способов и устройств распознавания широко внедряемых на практике стандартов ISO/IEC 13818 решена лишь частично.

Таким образом, существует противоречие между повышением требований по оперативности и достоверности распознавания и обработки мультимедийной информации и недостаточной разработкой способов и технических средств распознавания и обработки этого достаточно нового типа данных, имеющего сложноструктурированную организацию.

В связи с вышеизложенным актуальным является решение задач распознавания потоков мультимедийных данных и создание специализированных устройств распознавания структур данного подкласса цифровых сигналов.

Проведенные исследования показали, что для эффективного решения задач, возникающих при распознавании мультимедийных данных, наиболее целесообразно использовать структурно-лингвистический подход и, в частности, аппарат теории метаграмматик, применение которых позволит удовлетворить большинству основных предъявляемых требований к устройствам распознавания мультимедийных данных. Предварительный анализ моделей и методов синтаксического анализа, разработанных в рамках практических приложений теории метаграмматик, показал, что на данный момент не разработаны эталонные описания и методы синтаксического анализа, учитывающие структурно-лингвистические особенности построения транспортных потоков мультимедийных данных. Тем не менее, возможности аппарата метаграмматик позволяют разработать структурно-лингвистический способ и на его основе устройство распознавания рассматриваемого класса цифровых сигналов, позволяющие производить адаптивную обработку сложноструктурированных вложенных разнородных мультимедийных данных.

Вопросы применимости отдельных подклассов грамматик и метаграмматик для описания сложноструктурированных объектов нашли отражение в работах Атакищева О.И., Городецкого В.И., Фу К., Сизова А.С., Фомина Я.А., Юсупова P.M., Харангозо Р.Н. и других ученых. Вместе с тем задача анализа и обработки транспортных потоков мультимедийных данных в прямой постановке в данных работах не рассматривалась.

Объект исследования. Процессы распознавания сложноструктурированных данных.

Предмет исследования, способ структурно-лингвистического анализа потоков мультимедийных данных и устройство его реализующее.

Целью диссертации является повышение достоверности и оперативности адаптивной обработки транспортных потоков мультимедийных данных на основе разработки структурно-лингвистического способа и устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных.

Научной задачей работы является разработка способа и алгоритмов распознавания транспортных потоков мультимедийных данных на основе исследования и учета основных структурных особенностей данного подкласса цифровых сигналов, что предполагает решение следующих частных задач:

1. Анализ особенностей и ограничений процессов обработки мультимедийной информации и устройств, их реализующих. Постановка задачи и выбор направлений исследований.

2. Разработка эталонной продукционной модели распознаваемых мультимедийных данных.

3. Разработка способа распознавания транспортных потоков мультимедийных данных на основе комбинации использования методов восходящего и нисходящего синтаксического анализа.

4. Разработка структурно-функциональной организации устройства распознавания потоков мультимедийных данных и анализ характеристик разработанного устройства.

Методы и математический аппарат исследования. При проведении исследований использовались методы теории многоуровневых грамматических структур, формальных грамматик и метаграмматик, распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, теория проектирования ЭЦВМ.

Границы исследования. Цифровые сигналы мультимедийных данных в условиях априорной неопределенности их параметров и наличия искажений двоичной последовательности.

Научная новизна В ходе исследований и разработок получены следующие теоретические результаты:

1. Разработана эталонная продукционная модель транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 на основе регулярных метаграмматик, впервые позволяющая в продукционной форме описывать сложную иерархическую многоуровневую систему вложенных разнородных синхронизированных потоков мультимедийных данных, снижающая размерность конфликтного множества правил.

2. Разработан комбинированный структурно-лингвистический способ распознавания транспортных потоков мультимедийных данных, ориентированный на применение регулярных метаграмматик и совместное использование разработанных процедур восходящего и нисходящего неполного и полного синтаксического анализа. Разработанный способ позволяет проводить распознавание транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 с требуемой достоверностью и определение в процессе синтаксического анализа априорно неизвестных параметров и схем формирования полезной нагрузки.

3. На основе способа структурно-лингвистического анализа разработаны алгоритмы неполного синтаксического анализа, позволяющие осуществлять грамматический разбор потоков мультимедийных данных с использованием неполного набора правил подстановки, что обеспечивает повышение оперативности обработки.

4. Разработана структурно-функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков мультимедийных данных, особенностью которой является распараллеливание работы блоков полного и неполного синтаксического анализа и дополнительное введение двух блоков памяти, применяемых для буферизации потока входных данных и организации блока продукционной модели.

Практическая ценность и реализация Разработанный способ позволяет проводить высокоскоростной анализ мультимедийных данных с выделением на этапах распознавания априорно неизвестных параметров и схем формирования данного подкласса цифровых сигналов. Предложенный способ может найти широкое применение при построении DVB-систем; серверов интерактивных программ; видеосерверов MPEG-2/DVB; генераторов тестовых транспортных потока ISO/IEC 13818; анализаторов потоков ISO/IEC 13818; серверов VOD (Video on demand); организации передачи IP-данных через DVB-системы. Разработанные алгоритмы неполного синтаксического анализа применяются для высокоскоростной обработки символьной информации.

Результаты диссертационной работы использованы в НИР «Исследование научно-технических путей обеспечения поддержки принятия решений и обмена координатно-привязанной информацией в перспективных территориально распределенных геоинформационных системах», НИР «Исследование и создание многофункциональных адаптивных средств демультиплексирования сигналов цифровых иерархий для информационно-телекоммуникационных систем» и внедрены в ОКБ «Авиаавтоматика», в учебный процесс КурскГТУ, в ФГУП «Курский НИИ» МО РФ.

Достоверность и обоснованность полученных в диссертации результатов подтверждается апробацией, а также соответствием результатов экспериментальных исследований основным теоретическим положениям и выводам, полученным в диссертации.

Апробация и публикация. Материалы диссертационной работы обсуждались на научной конференции «Распознавание-2001» (Курский ГТУ, 2001 г.), XXIV научной конференции (в/ч 45807-Р2, 2002 г.), на научной конференции «Распознавание-2003» (Курский ГТУ, 2003 г.), на научной конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2004 г.). По теме диссертационной работы опубликовано 9 работ, в том числе: 3 статьи, 4 тезиса докладов на научных конференциях, 2 отчета о НИР.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработано эталонная продукционная модель ISO/IEC 13818 на основе регулярных метаграмматик [9, 10, 67], разработан способ структурно-лингвистического распознавания мультимедийных потоков [59, 60, 63, 11], разработана структурно-функциональная организации устройства распознавания потоков мультимедийных данных [61].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы (83 наименования). Текст диссертации включает 124 страницы, из них 110 страниц основного текста.

Заключение диссертация на тему "Способ и устройство распознавания транспортных потоков мультимедийных данных"

основные результаты и выводы.

1. Для решения задачи распознавания транспортных потоков мультимедийных данных необходимо учитывать основную особенность ISO/IEC 13818 - сложную иерархическую многоуровневую схему вложенных синхронизированных разнородных потоков данных, а также необходимо учитывать большое количество априорно неизвестных параметров и схем формирования сигналов ISO/IEC 13818. С использованием регулярных метаграмматик построена эталонная продукционная модель рассматриваемого класса цифровых сигналов с TS и TP правилами согласования грамматик различных уровней метаграмматики (осуществлено предварительное обучение системы распознавания образов), позволяющая учесть все основные требования к распознаваемому классу цифровых сигналов.

2. Разработан комбинированный структурно-лингвистический способ распознавания транспортных потоков системного уровня, ориентированный на применение регулярных метаграмматик и совместное использование разработанных процедур восходящего и нисходящего неполного и полного синтаксического анализа. Разработанный способ позволяет проводить распознавание транспортных потоков системного уровня с использованием неполного набора правил подстановки и определения в процессе синтаксического анализа априорно неизвестных параметров и схем. При этом использование в процессе распознавания ТП неполного множества правил неполный синтаксический анализ) позволяет снизить на 1-2 порядка число анализируемых терминальных символов, что снижает вычислительную сложность решения задачи распознавания потоков мультимедийных данных приблизительно в 2 раза.

3. Для решения задач распознавания транспортных потоков системного уровня ISO/IEC 13818 в условиях разнородной информации в высокоскоростных вычислительных сетях разработаны алгоритмы неполного синтаксического анализа, использующие неполное множество правил для грамматического разбора, на основе регулярных метаграмматик и динамический выбор приоритетного правила. Также разработан алгоритм полного синтаксического анализа транспортных потоков ISO/IEC 13818-1 Systems на основе комбинированного использования методов восходящего и нисходящего анализа, позволяющий осуществлять определение параметров транспортного потока ISO/IEC 13818-1 Systems. Алгоритм заключается в выполнении рекурсивной процедуры нисходящего по TS-правилам (или восходящего по инверсным TS-правилам) согласования грамматического разбора с последовательным предсказанием терминалов в грамматиках всех уровней, кроме самого нижнего, и использованием TP-правил согласования для выбора очередных шагов синтаксического анализа.

4. Разработана структурно-функциональная организация устройства распознавания транспортных потоков ISO/IEC 13818-1 Systems, а также реализованы отдельные блоки устройства. Экспериментальная проверка работоспособности разработанного устройства показала, что оно позволяет на основе предложенного способа и алгоритмов оперативно обрабатывать все классы транспортных потоков мультимедийных данных ISO/IEC 13818 с заданной степенью достоверности. Рассмотрены варианты внедрения предложенного структурно-лингвистического способа распознавания мультимедийных данных и устройства на его основе. Проверка алгоритмов и имитация работы устройства показала, что разработанное устройство распознавания рассматриваемого класса цифровых сигналов позволяет на основе предложенного способа и алгоритмов снизить в 1.7-1.9 раз объем выборки и в целом в 1.5-1.7 раз снизить общее время распознавания заданных классов сигналов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

С единых позиций аппарата теории метаграмматик решена важная научно-техническая задача по созданию способа структурно-лингвистического распознавания транспортных потоков мультимедийных данных и устройства, его реализующего.

Проведенные в работе исследования позволили получить следующие

Библиография Петрик, Елена Анатольевна, диссертация по теме Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

1. Андерсон, Т. Введение в многомерный статистический анализ Текст. / Т. Андерсон -М.: Физматгиз., 1963.

2. Ануфриев И. К., Соколов В.М., Быструшкин К.Н. Комбинированные телевизоры CDTV/DyB универсальная платформа для цифрового телевидения и интерактивных служб/ № 12 журнал "ТЕХНИКА КИНО И ТЕЛЕВИДЕНИЯ", М., Журнал 2000 год

3. Атакищев, О.И. Метаграмматики как средство формального описания протоколов Текст. / О.И. Атакищев, Ю.Д. Козин // Автоматика и вычислительная техника.- 1989.- № 5.- С. 11.

4. Атакищев О.И. Алгоритм распознавания сигналов синхронной цифровой иерархии Текст. / О.И. Атакищев, JI.C. Куликов, Е.Ю. Мусакин // Телекоммуникации.- 2003.- № 2.

5. И. Атакищев, О.И. Особенности структурно-лингвистического описания транспортного пакета ISO/IEC 13818-1 SYSTEMS Текст. / О.И. Атакищев, А.В. Николаев, Е.А. Петрик // Телекоммуникации. 2004. № 8. С. 8-10.

6. Анисимов Б. В., Четвериков В. Н. Основы теории и проектирования ЭЦВМ. -М.: Высш. шк., 1969.-575с.

7. Ахо А. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции Текст. / А. Ахо, Дж. Ульман.-М.: Мир, 1978.- кн. 1, 2.

8. Биза, Г.В. Таценко, В.Г. Шишов, А.К. Цифровое кабельное телевидение.k

9. Телеспутник, №3. СПб., 2005.

10. Бителева А. Динамика развития цифрового эфирного вещания. Телеспутник, №2. СПб., 2005.

11. Богданов В., Кустов Д., Третьяк С. Оборудование фирмы «ИМОС»/ журнал 625 : 2004 : №1

12. Браверман Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных Текст. / Э.М. Браверман, И.Б. Мучник. М.: Наука, 1983.

13. Брайс Р. Руководство по цифровому телевидению. М., ДМК Пресс, 2002.

14. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике Текст. /К.А. Браунли-М.: Наука, 1977.

15. Вальд А. Последовательный анализ Текст. / А. Вальд. М.: Физматгиз, 1960.

16. Вапник В.Н. Теория распознавания образов Текст. / В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис. -М.: Наука, 1974.- 415 с.

17. Ватолин Д., Ратушняк А., Смиронов М., Юкин В. Методы сжатия данных. ДИАЛОГ-МИФИ. М., 2002

18. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. М., 1999 г.

19. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Высшая школа (Москва) 2002, 576 стр.

20. Распознавание образов. Состояние и перспективы Текст. / К. Верхаген, Р. Дейн, Ф. Грун, Й. Йостен, П. Вербек. М.: Радио и связь, 1985.

21. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки Текст. / Гладкий А.В. -М.: Наука, 1973.

22. Гласман К. MPEG это просто! Журнал "625", №3, 2000 г.

23. Горелик A.JT. Методы распознавания Текст. / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин.-М.: Высшая школа, 1984.- 222 с.

24. Городецкий В. И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Часть IL-Формальные системы нелогического типа. МО СССР, 1986.

25. Городецкий В. И., Дрожжин В.В., Юсупов P.M. Многоуровневые атрибутные грамматики для моделирования сложных структурно-динамических систем. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, № 1, 1986, с. 165.

26. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт-М.: Мир, 1976.

27. Дьячкова М. Н., Хоробрых В. Т., Ермилов В. Т. Цифровое ТВ: измерение в спутниковых трактах, оценка качества. 2000 ЦНТИ "Информсвязь"

28. Емри Д. и др. Пат. W099/26409. Фильтрация пакетов. Опубл. 27.05.1999

29. Есауленко А. Строительные блоки для сетевого ТВ. журнал Сети, №15/2004

30. Завалишин Н.В. Лингвистический (структурный) подход к проблеме распознавания образов. Автоматика и телемеханика, № 8, 1969.

31. Зубарев Ю.Б., Кривошеев М.И., Красносельский И.Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы 2001 Радио и связь38.39,40.41,42