In this paper, we propose an algorithm for the creation of an automatic video summary.It is based on the Kohonen's Self-Organizing Map as a method for training and clustering of frame features in online mode.The decision about whether the frame should be in summary depends on the stability of the last sequential clustering results.Three-way matching of images between automatic summary and corresponding user one is proposed and tested.Open Video and SumMe datasets were used for accuracy and performance comparison.It is shown, that the proposed approach can achieve real time summarization combining with its online properties without the requirement to see the whole video.The accuracy (measured by F1 scores) of the proposed approach can compete with batch processing methods.We also compared the performance to the state-of-the-art existing methods of online real time processing.

In this paper, we propose an investigation of the random neighborhood features and their classification results in order to get explanations for a particular decision and increase the interpretability of the black box model. It is shown (by examples from the known iris and Wisconsin breast cancer datasets), that even if outputs of neural network model seem to be confident, it doesn’t necessarily mean that decision is stable enough. Investigation of statistic properties of decisions near the input feature vector shows the importance of some features over others. After that, we build random forest (as a method with a high level of interpretability) on a set of generated neighbor input vectors. Investigation of separate nodes of solution routes in each decision tree independently shows that it is possible to find counterfactuals of feature vectors, classified by a model as a different class. As a result, the human gets not only the explanation of current classification but also examples of feature vectors representing other classes, that differs from initial input feature vector just with particular features keeping these changes as low as possible.

На основі аналізу динаміки кластеризації регіонів України за рівнем пожежної небезпеки (кількість пожеж та загиблих) дана оцінка ефективності функціонування Єдиної державної системи цивільного захисту (ЄДСЦЗ). З урахуванням невизначеності параметрів, які впливають на умови нормального функціонування території держави, запропоновано створення ефективної інформаційно-аналітичної підсистеми управління процесами попередження й локалізації наслідків надзвичайних ситуацій (НС) при комплексному включені в діючу ЄДСЦЗ по вертикалі від об ’актового до державного рівнів, різних функціональних елементів територіальної системи моніторингу НС та системи ситуаційних центрів.