Показати скорочений опис матеріалу
Використання штучного інтелекту для трекінгу у Adobe After Еffects: сучасні тенденції та переваги
| dc.contributor.author | Шолойко, С. А. | |
| dc.contributor.author | Бешта, Д. О. | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-08T11:04:35Z | |
| dc.date.available | 2024-07-08T11:04:35Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Шолойко С.А. Використання штучного інтелекту для трекінгу у Adobe After Еffects: сучасні тенденції та переваги / Шолойко С.А., Бешта Д.О. // Інформаційні технології: теорія і практика : тези доповідей I (VII) міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених (Дніпро 20-22 березня 2024) – Дніпро : Свідлер А.Л., 2024. – С. 230-233. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167281 | |
| dc.description.abstract | На теперішній час постпродакшн набуває стрімкого розвитку особливо у кіноіндустрії та рекламі. Автоматизація складних технічних процесів, особливо з використанням інтегрованого штучного інтелекту, дозволяє заощаджувати людські ресурси та час. Таким чином, сучасні програмні продукти для професійного редагування відео дозволяють будь-кому користуватись функціоналом автоматичного розпізнавання образів при трекінгу, навіть не маючи досвіду у сфері штучного інтелекту. Трекінгом відео є процес відстежування точок, поверхонь, просторів та їх руху протягом деякого відрізку часу. У основі цього процесу лежить аналіз секвенції кадрів для виявлення зміщення об’єктів. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | трекінг | uk_UA |
| dc.subject | штучний інтелект (ШІ) | uk_UA |
| dc.subject | ADOBE AFTER EFFECTS | uk_UA |
| dc.title | Використання штучного інтелекту для трекінгу у Adobe After Еffects: сучасні тенденції та переваги | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| dc.identifier.udk | 004.93:004.8:004.92 | uk_UA |