Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Исследование и разработка метода управления трехмерной сценой с помощью динамических жестов

    Автор: Потопахин А. А.

    Руководитель: доц. Ручкин Константин Анатольевич

  2. Моделирование и распознавание фотографических изображений лица

    Автор: Гострик Е.О.

    Руководитель: проф. Миненко Алесандр Степанович

  3. Исследование и разработка метода определения объекта на изображении с помощью алгоритма муравьиных колоний

    Автор: Плитка А.Ю.

    Руководитель: доц. Ручкин Константин Анатольевич

    4. Научные работы и статьи

  4. Интерфейс бесконтактного человеко-машинного взаимодействия на основе данных сенсора-дальномера

    Автор: Котюжанский Л.А.

    Описание: В настоящее время все большее значение приобретают новые в концептуальном и в программно-аппаратном плане формы человеко-машинного взаимодействия, требующие создания новых интерфейсов, в основном меню которых не используются шаблоны или панели инструментов, а, напротив, при задании спецификаций операций и операндов акцент переносится на обучающие примеры, интуитивность, жесты и распознавание речи.

  5. Распознавание динамических жестов руки посредством обработки дальностных изображений человека

    Автор: Нагапетян В.Э.

    Описание: Рассматривается задача распознавания динамических жестов руки человека для создания человеко-машинного интерфейса, в котором взаимодействие осуществляется посредством естественных жестов руки без прикосновения к каким либо контроллерам и сенсорным экранам.

  6. Влияние качества предварительной обработки изображений на распознавание объектов

    Автор: Бусаев О.Г.

    Описание: Интеллектуальные цифровые видеодетекторы движения — это система для надежного видеообнаружения движения внутри или вне помещений, которая использует усовершенствованные алгоритмы анализа движения объектов с одновременным подавлением паразитных помех, влекущих за собой ложные тревоги. Эффективная работа анализа цифрового изображения возможна только при наличии качественного изображения доведенного в этом же качестве до детектора или системы видеоанализа, где произойдет их интерпретация как движение, ведь шумы, нечеткие контуры и погодные влияния в виде дождя, теней, качающихся ветвей тоже могут приниматься за проникновение.

  7. Сегментация изображений и выявление контуров объектов на основе генетический алгоритмов

    Автор: Барлит А.В., Нужнов Е.В.

    Описание: Описание возможности сегментации изображений и выявление контуров объектов на основе генетический алгоритмов

  8. Об одном методе выделения контуров на цифровых изображениях

    Автор: Хрящёв Д.А.

    Описание: Рассматриваются методы, выделяющие границы цифрового изображения. Некоторые из них основаны на вычислении градиента изображения (перекрёстный оператор Робертса), другие на понятии центральной разницы (операторы Прюитт, Собела и Шарра). Отмечены также методы, вычисляющие лапласиан изображения, особенностью которого является полная вращательная симметрия. Альтернативой методам, вычисляющим градиент и лапласиан изображения, являются статистические методы. Отмечены достоинства и недостатки всех методов. Предложен метод, который основывается на авторской функции, используемой для построения фильтра низких частот. Метод определенным образом вычисляет градиент изображения, одновременно подавляя шумы на изображении. Сравнение предлагаемого метода со стандартными выявило его преимущества более высокая точность вычисления градиента, подавление шумов и недостатки большее время обработки изображения.

  9. Компьютерная обработка изображений. Часть 1

    Автор: Сойфер В.А.

    Описание: В статье рассмотрены основы компьютерной обработки изображений. Построены математические модели изображений и изображающих оптических систем. Рассмотрены процедуры дискретизации и дискретные представления изображений с помощью двумерных последовательностей. Изложены основные методы компьютерной обработки изображений. Рассмотрены поэлементные преобразования изображений, которые включают линейное контрастирование, пороговую обработку и препарирование. Даны методы и алгоритмы выделения контуров на изображениях.

  10. Компьютерная обработка изображений. Часть 2

    Автор: Сойфер В.А.

    Описание: Детально описано обработка изображений скользящим окном. Введены модели помех при регистрации изображений и предложены соответствующие им методы и алгоритмы фильтрации помех: линейные и медианные фильтры. Рассмотрены некоторые прикладные задачи: анализ препаратов крови, изображений глазного дна и дактилоскопических изображений.

  11. Компьютерная обработка и распознавание изображений

    Автор: Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю.

    Описание: В пособии приведены методы компьютерной обработки и распознавания изображений. Рассмотрены математические модели изображений, критерии качества изображений. Описываются основные алгоритмы цифровой обработки и распознавания изображений, в том числе основы яркостных преобразований, преобразования цветовых координатных пространств, пространственной и частотной фильтрации, морфологических операций, кодирования, сегментации и классификации, а также анализа изображений.

  12. Сегментация изображений с помощью рекуррентной нейронной сети

    Автор: Немировский В.Б., Стоянов А.К.

    Описание: Рассматривается возможность применения одномерного точечного отображения для сегментации изображений. В связи с сегментацией обсуждаются вопросы расчёта параметров нейронов рекуррентной сети, реализующей такое отображения. Приводятся результаты экспериментов по многошаговой сегментации.

  13. Распознавание динамических жестов на основе вычитания фона

    Автор: Тухбатуллин М.С., Кирпичников А.П., Ляшева С.А., Шлеймович М.П.

    Описание: Рассмотрены подходы к обнаружению и распознаванию жестов при реализации технологии интеллектуального человеко-машинного интерфейса. Приведены основные методы обнаружении жестов в видеопотоке на основе анализа движения. Описана система распознавания жестов на основе вычитания фона. Приведены результаты экспериментального исследования системы.

  14. Алгоритм и методы обнаружения и распознавания жестов руки на видео в режиме реального времени

    Автор: Мурлин А.Г., Пиотровский Д.Л., Руденко Е.А., Янаева М.В.

    Описание: Статья посвящена исследованию методов обнаружения и распознавания жестов руки в режиме реального времени и написанию модифицированного алгоритма на их основе.

  15. Система распознавания жестов

    Автор: Нюнькин К.М.

    Описание: В статье рассматриваются вопросы, связанные с построением системы распознавания жестов для управления мобильными роботами.

  16. Адаптивный метод распознавания динамических жестов

    Автор: Бизюкин Г.А., Майков К.А.

    Описание: Разработаны требования к жестовым интерфейсам общего назначения. Проведен анализ текущего состояния вопроса в области распознавания динамических жестов. Описаны этапы распознавания. Предложена модификация метода условных случайных полей со скрытыми состояниями, позволяющая повысить дискриминативные способности данной модели. Проведено исследование модели на алгоритмическом уровне. Установлено, что данная модификация алгоритмически реализуема и обладает сублинейной временной сложностью.

  17. Разработка и исследование методов захвата, отслеживания и распознавания динамических жестов

    Автор: Алфимцев А.Н.

    Описание: В диссертации исследуется разработка общей методологии захвата, отслеживания и распознавания динамических жестов человека, совершаемых руками, включая модели, методы и алгоритмы, теоретическое и экспериментальное обоснование работоспособности этой методологии в реальном времени с высоким уровнем надежности для создания работоспособных человеко-машинных интерфейсов.

  18. Метод инвариантного распознавания жестов для реализации человеко-компьютерного интерфейса

    Автор: Костырев Д.В., Анищенко С.И., Петрушан М.В.

    Описание: В данной статье представлен способ человеко-компьютерного взаимодействия с помощью жестов рук, основанный на новом способе описания жестов, инвариантном относительно длительности жеста. Описание представлено в виде последовательности сверхпороговых гистограмм распределения областей движения в поле зрения видеокамеры. Такой способ описания учитывает информацию о пространственной конфигурации жеста и динамики движения. В качестве классификатора использован метод k ближайших соседей. Для обучения классификатора были выбраны шесть типов жестов. На основе предложенного алгоритма было разработано демонстрационное приложение для удаленного управления показом презентаций.

  19. Алгоритм выделения рук в кадре видеофрагмента при распознавании жестовой речи

    Автор: Суслов А.Ю., Филиппович Ю.Н.

    Описание: Одним из направлений инфо-когнитивных технологий является разработка жестомимических интерфейсов человеко-машинного взаимодействия, в рамках которого центральной задачей следует считать оптическое распознавание динамических жестов человека. Одним из важных этапов решения этой задачи является выделение рук в кадрах видеофрагментов. Критерием выделения может служить информация о цвете человеческой кожи. В статье рассматривается алгоритм выделении на изображении областей, имеющих цвет человеческой кожи и с наибольшей вероятностью соответствующих предплечьям.

    20. Техническая и справочная литература

  20. Компьютерное зрение. Современный подход

    Книга ориентирована на широкий круг читателей, интересующихся данной областью, в первую очередь — на студентов и преподавателей технических вузов, занимающихся вычислительной геометрией, компьютерной графикой, обработкой изображений, работой с изображениями вообще и робототехникой.

  21. Metanit

    Сайт–учебник по программированию.

  22. Библия С#

    Учебник по С#

  23. Руководство по языку C#

    Сайт–учебник по языку C#.

  24. Распознавание образов и анализ сцен Р. Дуда, П. Харт

    В книге полно и систематически изложены методы распознавания образов и динамического анализа пространственных сцен по их плоскому изображению.

  25. Learning OpenCV

    Описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV.

  26. Лаборатория инновационных технологий обучения

    Портал института социальных технологий и реабилитаций

  27. Предварительная обработка изображений

    Описание методов обработки изображений

  28. Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 1)

    Статья на Хабрахабр.

  29. Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 2)

    Статья на Хабрахабр.

  30. Следование линии на основе OpenCV

    Статья на Хабрахабр.

  31. Настройка модели и гиперпараметров для распознавания эмоций на изображениях

    Статья на Хабрахабр.

  32. Базовая модель распознавания эмоций на изображениях

    Статья на Хабрахабр.

  33. Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для классификации изображений

    Статья на Хабрахабр.

  34. Предобработка и дополнение данных с изображениями

    Статья на Хабрахабр.

  35. Компьютерное зрение и машинное обучение в PHP используя библиотеку opencv

    Статья на Хабрахабр.

  36. Теория распознавания образов В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис

    Книга посвящена изложению статистической теории распознавания образов.

  37. Структурные методы в распознавании образов К. Фу

    Книга служит хорошим введением как в методы автоматической обработки изображений, так и в новые аспекты исследования формальных грамматик.

  38. Принципы распознавания образов Дж. Ту, Р. Гонсалес

    В книге представлены методы построения распознающих систем и систем обработки больших информационных массивов. Рассматриваются основные постановки задач и важнейшие модели алгоритмов (комбинаторно-логические, статистические и лингвистические).

    39. Специализированные сайты и порталы

  39. Википедия

    Свободная онлайн энциклопедия.

  40. Geektimes

    На сайте размещаются публикации и переводы научно-популярного характера, также есть статьи об истории IT, о роботах, о социальных сетях, о законодательстве и финансах.

  41. StackOverflow

    Самый популярный сервис ответов на вопросы и обмена знаниями между энтузиастами и профессионалами в отрасли IT.

  42. Наука без границ

    Журнал научных статей.

  43. Advanced Source Mode

    На сайте представлены исходные коды распространенных алгоритмов распознавания

  44. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира.

  45. E-archive DonNTU (Electronic Archive Donetsk National Technical University)

    Электронный архив Донецкого национального технического университета для накопления, хранения и надежного доступа к научным исследованиям и учебно-методическим материалам профессорско-преподавательского состава, сотрудников, аспирантов и магистров ДонНТУ.

  46. E-library

    Научная электронная библиотека, содержащая материалы более 14 млн. научных статей и публикаций в области науки, технологии, медицины и образования.

  47. Твирпикс

    Архив учебной литературы студентов, аспирантов и преподавателей различных вузов России, Украины, Беларуси, Казахстана, стран ближнего и дальнего зарубежья.

  48. Компьютерный еженедельник

    Журнал посвященный последним тенденциям в мире компьтерных технологий: архив статей, новости, блоги.

  49. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук.

  50. Компьютерная графика и мультимедиа сетевой журнал

    Научно-образовательный сетевой журнал, посвященный компьютерной графике, машинному зрению и обработке изображений.