Магистр ДонНТУ Лащенко Андрей Владимирович

Лащенко Андрей Владимирович

Факультет компьютерных наук и технологий
Кафедра систем искуственного интеллекта
Специальность: «Системы искуственного интеллекта»

Тема выпускной работы: «Разработка методов и алгоритмов контурной сегментации в задачах поиска однородных объектов на изображении»

Научный руководитель: д.ф.-м.н., проф. Владислав Юрьевич Шелепов

Библиотека

    Собственные публикации и доклады

  1. Применение вейвлет-анализа для определения границ речи в зашумленном сигнале. (PDF)

    Авторы: Т.В. Ермоленко, А.В. Лащенко.
    Описание: В статье предложена методика определения границ речи в звуковом сигнале, содержащем шум, на основе вейвлет-анализа. Одним из этапов этой процедуры является классификация фреймов входного сигнала, основанная на энергетических характеристиках вейвлет-спектра и позволяющая учитывать акустические характеристики широких фонетических классов звуков речи. Подобный подход дает возможность определить границы речи при наличии высокоамплитудных помех, провести сегментацию речевого сигнала и повысить эффективность дальнейшего распознавания.
    Источник: «Искусственный интеллект» 1’2009.

  2. Тематические статьи и публикации

  3. Выделение связных областей в цветных и полутоновых изображениях. (PDF)

    Автор:А. Вежневец
    Описание: В статье произведен небольшой анализ существующих методов разбиения изображения на связные области и предложен модифицированный вариант алгоритма region growing.
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Сетевой журнал.
  4. Инвариантные алгоритмы сопоставления точеных особенностей на изображениях. (PDF)

    Автор:В. Гаганов
    Описание: В данной статье рассказано о некоторых принципах построения алгоритмов сопоставления точечных особенностей, инвариантных к таким искажениям как изменение масштаба, вызванное например оптическим или цифровым zoom’ом, поворот изображения и изменения освещенности сцены.
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Выпуск №7(1)/2009.
  5. Проблема подавления шума на изображениях и видео и различные подходы к ее решению. (PDF)

    Авторы:Д. Калинкина, Д. Ватолин
    Описание: В данной статье проведен обхор существующих методов шумоподавления на изображениях и видео.
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Сетевой журнал.
  6. Применение MPEG-7 для классификации и поиска визуальных данных. (PDF)

    Авторы:К. Вихровский, А. Игнатенко
    Описание: В данной проводиться обзор классификации и поиска визуальных данных с использованием контентно-зависимого поиска (CBR) и поиска на основе метаданных (MBR).
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Сетевой журнал.
  7. Boosting - Усиление простых классификаторов. (PDF)

    Авторы:А. Вежневец, В. Вежневец
    Описание: В описывается семейство алгоритмов, в основе которых лежит алгоритм AdaBoost (от английских слов адаптивность и усиление) описанный в 1996 Freund и Schapire.
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Сетевой журнал.
  8. Реконструкция модели объекта по силуэтам и по согласованию цветов. (PDF)

    Автор:А. Конушин
    Описание: В данной статье рассмотрено восстановление модели по изображениям объекта и другой известной о нем информации.
    Источник: Компьютерная графика и мультимедиа. Сетевой журнал.