ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЕ УДК 004.932 doi:10.15217/issn1684-8853.2016.5.15 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОГО ЭВОЛЮЦИОННОГО КЛАССИФИКАТОРА ТАКАГИ — СУГЕНО ДЛЯ ЗАДАЧ ОБНАРУЖЕНИЯ И СОПРОВОЖДЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ В. В. <...> Несмотря на то, что объекты интереса, как правило, известны заранее, их вариативность относительно форм, местоположений, характера движения и взаимодействия с другими объектами сцены является значительной, что не позволяет применять жесткие классификационные схемы. <...> В последнее время все большее распространение получают интеллектуальные методы, в частности, методы, основанные на нечеткой логике. <...> Цель: построение эволюционного классификатора на основе нечеткой модели Такаги — Сугено для обнаружения и сопровождения объектов интереса в сложных условиях видеонаблюдения. <...> Результаты: разработан нечеткий эволюционный классификатор, разделяющий блоки пикселов на фон и объекты интереса (объекты переднего плана) и предсказывающий положение движущихся объектов интереса. <...> Эволюционный классификатор на основе нечеткой модели Такаги — Сугено применен для анализа сцен со стационарной и перемещающейся видеокамерой при наличии артефактов съемки, вызывающих нестабильность получаемых видеоматериалов. <...> Алгоритм протестирован с использованием общедоступных данных SVW (Sports Videos for Wild), которые содержат большое число видеопоследовательностей, отснятых движущейся видеокамерой. <...> Практическая значимость: применение нечеткой модели позволяет достичь высокой точности 80−95 % обнаружения и сопровождения объектов в сложных условиях видеонаблюдения. <...> Ключевые слова — нечеткий эволюционный классификатор, нечеткая логика, модель Такаги — Сугено, детектирование фона, компенсация движения. <...> В большинстве таких задач необходимо выполнять детектирование значимых объектов переднего плана, их сопровождение и анализ видов движения. <...> При этом в непростых условиях видеонаблюдения, таких как изменение <...>