ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Создание специализированной компьютерной системы диагностики переломов бедренной кости по рентгенограммам

    Авторы: А.И. Шевченко, Е.В. Меркулова

    Описание: Описан объект диагностики. Изучены материалы по теме диагностики переломов, классификации переломов. Проанализированы существующие методы обработки изображений, их достоинства и недостатки, выбраны оптимальные методы обработки изображений для СКС

    Источник: Шевченко, А.И. Создание специализированной компьютерной системы диагностики переломов бедренной кости по рентгенограммам/ А. И. Шевченко, Е. В. Меркулова. Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (2012)/ Материалы III международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Донецьк, ДонНТУ – 2012, с. 553–557.

    2. Тематические статьи

  2. Распознавание позы человека на изображении с помощью скрытых марковских моделей

    Авторы: Д.Ю. Коротенко, Т.А. Гультяева

    Описание: В данной работе проведены исследования влияния параметров СММ на процент верно распознанных изображений. В работе для обучения и тестирования системы распознавания использовалось 10 поз, для каждой из которых 5 обучающих, 15 тестовых изображений. Распознавание одного изображения заключается в нахождении такой модели, что вероятность того, что последовательность наблюдаемых символов (углов изображения) сгенерирована этой моделью, является максимальной

    Источник: Коротенко, Д.Ю. Распознавание позы человека на изображении с помощью скрытых марковских моделей/ Д.Ю. Коротенко, Т.А. Гультяева. – Новосибирск, НГТУ.

  3. Применение марковских моделей для обработки изображений в СКС «ЭКО»

    Авторы: А.В. Панкова, Е.В. Меркулова

    Описание: В данной статье описан метод обработки изображений, основанный на марковских моделях в специализированной компьютерной системе «ЭКО»

    Источник: Панкова, А.В. Применение марковских моделей для обработки изображений в СКС «ЭКО»/ А.В. Панкова, Е.В. Меркулова. Компьютерний мониторинг и информационные технологии. – Донецк, ДонНТУ – 2007 г.

  4. Скрытые марковские модели с одномерной топологией

    Авторы: Т.А. Гультяева, А.А. Попов

    Описание: В данной статье представлен один из статистических методов распознавания лиц людей по их изображениям – скрытые марковские модели (СММ) с дискретным временем. На примере одномерной СММ рассмотрены различные методы извлечения наблюдений и выбора элементов СММ, влияющие на описательную способность модели

    Источник: Гультяева, Т.А. Скрытые марковские модели с одномерной топологией/ Т.А. Гультяева, А.А. Попов. Сборник научных трудов. Прикладная маиематика. – Новосибирск, НГТУ – 2006 г.

  5. Нормализация и распознавание изображений

    Автор: Е.П. Путятин

    Описание: На основе проведенного в статье анализа, можно предложить универсальную иерархическую структуру распознавания. На первом этапе применяются наименее трудоемкие признаковые алгоритмы для решения задачи о неэквивалентности входных изображений и эталонов. Входное множество изображений при этом существенно сокращается. На втором этапе оставшиеся изображения подвергаются нормализации. На третьем – нормализованные изображения классифицируются одним из конструктивных способов, например корреляционным. При такой структуре распознавания время решения задач сокращается в сотни раз

    Источник: Путятин, Е.П. Нормализация и распознавание изображений/ Е.П. Путятин. Интеллектуальные системы. На базе оздоровительного лагеря Сумского государственного университета. – Гурзуф, СГУ – 2002 г.

  6. Распознавание образов. Общие сведения

    Автор: C. Колесников

    Описание: С задачей распознавания образов живые системы, в том числе и человек, сталкиваются постоянно с момента своего появления. В частности, информация, поступающая с органов чувств, обрабатывается мозгом, который в свою очередь сортирует информацию, обеспечивает принятие решения, а далее с помощью электрохимических импульсов передает необходимый сигнал далее, например, органам движения, которые реализуют необходимые действия. Затем происходит изменение окружающей обстановки, и вышеуказанные явления происходят заново. И если разобраться, то каждый этап сопровождается распознаванием

    Источник: Колесников, С. Распознавание образов. Общие сведения/ Газета Компьютер-Информ 03, 13 февраля 2006 года. – СПб – 2006 г.

  7. Observable Markov Models

    Авторы: Oleg Golovko, Alexei Piskunov

    Описание: This article introduces an observable model equivalent to Hidden Markov Models. The model does not contain hidden part and has same major properties as respective HMM. OMMs also direct to the noncritical and obvious improvements in the major algorithms

    Источник: Golovko, O. Observable Markov Models/ O. Golovko, A. Piskunov. – 2005.

  8. Методы автоматической идентификации лиц

    Авторы: Ю.И. Якименко, В.Г. Дзюба

    Описание: В работе рассмотрены наиболее распространенные методы идентификации лиц. Основное внимание уделялось временным характеристикам работы алгоритмов, а также их качеству идентификации. Цель данной работы состоит в определении наиболее перспективного алгоритма для последующей его реализации в виде аппаратно-программного комплекса

    Источник: Якименко, Ю.И. Методы автоматической идентификации лиц/ Ю.И. Якименко, В.Г. Дзюба. Четвертая международная студенческая научно-практическая конференция Мир молодежи – молодежи мир. 15–17 апреля 2004 г. Материалы конференции. Ч. 1. – Винница: ВИ МАУП, 2004. – 85–90.

  9. Древовидные марковские модели в анализе массивов

    Авторы: C.Д. Двоенко, Д.С.  Савенков

    Описание: Рассматривается задача распознавания объектов, образующих массив взаимосвязанных данных, который представлен как двухкомпонентное марковское случайное поле со скрытой компонентой классов объектов и наблюдаемой компонентой признаков. Эффективная процедура распознавания основана на древовидной аппроксимации графа смежности элементов массива

    Источник: Двоенко, С.Д. Древовидные марковские модели в анализе массивов/ С.Д. Двоенко, Савенко Д.С. Международная научная конференция Математические методы в технике и технологиях. – Ярославль, ЯГТУ – 2007 г.

    10. Переводы статей

  10. Скрытие Марковские модели

    Автор: Фил Блансом (Phil Blunsom)

    Описание: Скрытые марковские модели (СММ) – это популярный статический инструмент моделирования широкого диапазона данных временных рядов. В контексте языка обработки (NLP), СMM применяются с большим успехом в распознавании речи и образов

    Источник: Blunsom, Ph. Hidden Markov Models/ Phil Blunsom. Department of Computer Science and Software Engineering The University of Melbourne, – 2004.