Аннотация:В магистерской диссертации Морозова Ф. В. рассматривается задача выделения движущихся объектов в видео. Алгоритмы выделения движущихся объектов лежат в основе множества алгоритмов анализа видео, при этом задачу нельзя считать полностью решенной из-за сложности и разнообразия входных данных. В работе исследуются использование нейросетевых методов для решения данной задачи, поскольку подобные методы хорошо зарекомендовали себя при решении различных других задач компьютерного зрения. На основе проведённого обзора выбран в качестве базового алгоритм, использующий модель на основе набора предыдущих значений со случайным обновлением. Предлагаются модификации базового алгоритма, позволяющие повысить точность и полноту выделения движущихся объектов: использование сиамской нейронной сети для вычисления дескрипторов фрагментов изображений, а также использование пересегментации кадров видео при обновлении модели фона и постобработке. Экспериментальная оценка на собранной и существующей базах видеопоследовательностей показывает значительное повышение качества выделения движущихся объектов по сравнению с базовым алгоритмом и рядом его модификаций. Программная реализация базового алгоритма и предложенных модификаций выполнена на языке C++.