Рецензия  выпускной квалификационной работы   Семёнова Сергея Владимировича «Формирование виртуального видеопотока на основе данных о движущихся объектах»  		Работа Семёнова С.В. посвящена проблеме  создания виртуальных видепотоков для автоматического переключения между реальными видепотоками, отражающими в некоторой их коллекции  одну и ту же сцену, снятую с разных ракурсов и точек съемки. При этом ставится задача, при наличии движущегося объекта перекрывающего видимость в зоне интереса, переходить к другому участку виртуального  потока, в котором зона интереса остается видимой.  	В работе предлагается создавать виртуальный видеопоток на основе дескрипторов кадров каждого видеопотока в коллекции, вычисляемых с помощью особых точек, и информации о наличии в кадре движущихся объектов.  При этом еще одним инструментом создания виртуального потока является обученный классификатор, позволяющий по дескриптору кадра находить источник видео к которому он принадлежит. Автором разработан оригинальный алгоритм переключения между кадрами реальных видепотоков, который и формирует виртуальный видеопоток. Этот алгоритм основан на отслеживании траекторий движущихся объектов и предсказании о возможном перекрытии зоны интереса этим объектом.  Автором  было реализовано соответствующее программное обеспечение, позволяющее создавать виртуальный видеопоток в котором зона интереса не перекрывается при движении объектов. В ходе реализации программного обеспечения автор экспериментально исследовал реализации различных методов распознавания, детектирования движения с точки зрения качества и быстродействия. Результаты исследования показали, что ни один из них не дает существенных преимуществ, поэтому в разработанное ПО поддерживает все рассмотренные методы.  Автором было проведено экспериментальное исследование предложенного прототипа системы формирования виртуального видеопотока. на коллекции из 2 видеопотоков. Результаты исследования показали достаточно удовлетворительное, хотя и не всегда, качество синтеза видепотока  при приемлемом быстродействии.  К недостаткам работы следует отнести: 1.	Отсутствие в работе описания процедуры обучения классификатора. Также неясно как создались тренировочные выборки для этой процедуры.   2.	Из текста работы не понятно, какого типа  помехи фильтруются с помощью использованных фильтров, и какое влияние оказывает их фильтрация на конечный результат.   Считаю, что квалификационная работа Семёнова С.В.  заслуживает оценки «Отлично»  Доцент кафедры КММС, к.т.н. 					В.М. Гришкин