ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Разработка автоматизированной системы распознавания текстур изображений с помощью методов, инвариантных к изменению угла поворота и масштаба
    Персональный сайт магистра Варшавской М.С., Руководитель: доцент, к.т.н. Привалов М.В., 2006г.
    http://www.masters.donntu.ru/2006/kita/varshavskaya/diss/index.htm

  2. Распознавание зашумленных и искаженных образов с помощью неокогнитрона
    Персональный сайт магистра Дриги К.В., 2006г.
    http://masters.donntu.ru/2006/fvti/driga/diss/index.htm

  3. Автоматическое распознавание изолированных слов русского языка на основе вейвлет-анализа
    Персональный сайт магистра Нестеренко Д.С., Научный руководитель: доцент, к.т.н. Федяев О.И., 2009г.
    http://masters.donntu.ru/2009/fvti/nesterenko/diss/index.htm

  4. Анализ нестационарных сигналов при помощи вейвлет преобразования
    Персональный сайт магистра Скляренко М.И., Научный руководитель: к.т.н. Дегтяренко И. В., 2006г.
    http://www.masters.donntu.ru/2006/kita/sklyarenko/index.htm

  5. Построение автоматизированной системы определения контура объекта на примере изображения клеток
    Персональный сайт магистра Трибрата А.А., Научный руководитель: Адамов В.Г., 2005г.
    http://masters.donntu.ru/2005/kita/tribrat/diss/index.htm

  6. Нейросетевая модель мониторинга технологического процесса выплавки стали
    Персональный сайт магистра Шаховой И.А., Руководитель: доцент, к.т.н. Федяев Олег Иванович, 2008г.
    http://masters.donntu.ru/2008/fvti/shakhovaya/diss/index.htm

    7. Научные работы и статьи

  7. Доклады 5-й Международной конференции DSPA-2003 на сайте научно-технического центра по электронным компонентам и современным технологиям АВТЭКС Санкт-Петербург.
    Можно ознакомиться с различными аспектами обработки изображений и цифровых сигналов.
    http://www.autex.spb.ru/dspa/dspa2003.htm

  8. «Компьютерная обработка изображений». Конспект лекций.
    Обработка изображений с использованием библиотеки Intel Image Processing Library.
    http://aco.ifmo.ru/el_books/image_processing/

  9. Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом».
    http://www.codenet.ru/progr/alg/ai/htm/

  10. Страничка посвящена сложным проблемам и их решениям.
    А именно практической реализацией алгоритмов распознавания образов, речи, искусственному интеллекту, анализу недостатков существующих программ в этой области. Абстрактным принципам решения задач любого типа которые решаются просто человеком и не решаются просто в математике и на компьютере, принципам построения алгоритмов.
    http://ocrai.narod.ru/

  11. Понятие образа.
    Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. Методы обучения распознаванию образов - перцептроны, нейронные сети, метод потенциальных функций, метод группового учета аргументов, метод предельных упрощений, коллективы решающих правил. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ, иерархическое группирование.
    http://www.codenet.ru/progr/alg/ai/htm/gl3_1.php

  12. Технология синтаза и анализа эмоциональных состовляющих
    Статья посвящена проблематике описания лицевых эспрессий с точки зрения моделирования эмоций как объекта исследования.
    https://www.sworld.com.ua/simpoz1/102.htm
  13. F.A.C.S.
    Статья блога содержит информацию и графисеские примеры микро-выражений и их кодовое представление по системе классификации Пола Экмана.
    https://imotions.com/blog/facial-action-coding-system/
  14. Нейросетевая модель распознавания человека по лицу в видеопоследовательности с оценкой полезности кадров
    Данная статья посвящена задаче распознавания людей по лицу в видеопоследовательности. В работе предложена нейросетевая модель, которая для входного набора изображений лица человека строит компактное признаковое представление фиксированной размерности.
    https://cyberleninka.ru/article/v/neyrosetevaya-model-raspoznavaniya-cheloveka-po-litsu-v-videoposledovatelnosti-s-otsenkoy-poleznosti-kadrov
  15. Распознавание лиц. Создаем и примеряем маски
    Статья описывает популярные методы векторизации ключевых точек лица для представления последнего в виде массива координат.
    https://habr.com/ru/company/epam_systems/blog/343514/
  16. Система распознавания образов на базе нечеткого нейронного классификатора
    В статье приведено применение теории нечетких множеств и нейронных сетей для задачи распознавания образов.
    http://aaecs.org/poltorak-vp-dorogoi-yayu-sistema-raspoznavaniya-obrazov-na-baze-nechetkogo-neironnogo-klassifikatora.html
  17. Анализ существующих подходов к распознаванию лиц
    В статье приведен перечень существующих методов по распознаванию лица, а также их сравнение. https://habr.com/ru/company/synesis/blog/238129/
  18. Drowsiness detection with OpenCV
    В статье показана реализация на языке программирования Python о задаче детектирования и сопровождения точек глаз на лице человека.
    https://www.pyimagesearch.com/2017/05/08/drowsiness-detection-opencv/

    19. Сайты

  19. OpenCV-Python Tutorials
    Сайт посвящен работе компьтерного зрения с помощью библиотеки OpenCV, рассматриваются особенности графического интерфейса в OpenCV, основные операции, обработка изображений с помощью OpenCV, анализ видео, машинное обучение, обнаружение объекта и многое другое.
    https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html
  20. Научный журнал Молодой Ученый
    Ежемесячный свободный электронный журнал, который публикует статьи по различным отраслям науки. Журнал входит в международный каталог периодических изданий Ulruch’s Periodicals Directory, а все статьи журнала индексируются системой Google Scholar (Академия Google).
    https://moluch.ru/
  21. Научная электронная библиотека КиберЛенинка
    Это научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки (Open Science), основными задачами которой является популяризация науки и научной деятельности, общественный контроль качества научных публикаций, развитие междисциплинарных исследований, современного института научной рецензии, повышение цитируемости российской науки и построение инфраструктуры знаний.
    https://cyberleninka.ru/
  22. Сайт компании Nexsys.
    Можно ознакомиться с коммерческой программой обработки изображений.
    http://www.nexsys.ru/

  23. Сайт Российской ассоциации искусственного интеллекта.
    Содержит большое число публикаций и статей на тему применения самообучающихся систем для решения различных задач.
    http://www.raai.org/
  24. НейроКомп – группа красноярских исследователей, програмистов, инженеров и пользователей.
    Занимаются теоретическими исследованиями в области нейроинформатики, разрабатываем программное обеспечение, используем его для решения конкретных прикладных задач.Ведется также конструирование новых нейрокомпьютеров.
    http://neurocom.chat.ru/

  25. Питоньютор
    Интерактивный учебник языка Python, дает теорию в удобной форме, и позволяет решать задачи прямо на сайте.
    http://pythontutor.ru/
  26. Глубокое обучение на Python
    Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
    https://www.ozon.ru/context/detail/id/145615583/
  27. Чистый Python. Тонкости программирования для профи
    Изучение всех возможностей Python — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте скрытое золото в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.
    https://www.ozon.ru/context/detail/id/146393762/
  28. PyImageSearch
    Блог программиста и разработчика в области компьютерного зрения – Adrian Rosebrock. Andrian знакомит в практических примерах Python и OpenCV с основами компьютерного зрения и OpenCV, переходя к более сложным темам, таким как обнаружение лиц, отслеживание объектов в видео и распознавание рукописного ввода.
    https://www.pyimagesearch.com/start-here/
  29. Сайт, посвященный использованию нейросетей на рынке Форекс.
    Содержит очень большое количество полезных статей о различных нейросетевых алгоритмах.
    http://www.neuroshell.forekc.ru/

  30. Сайт, посвященный исследованиям в области искусственного интеллекта.
    На нем расположено большое количество статей о нейронных сетях и приведены алгоритмы их реализации
    http://www.gotai.net/

  31. ITVDN
    ITVDN.com — это удобный и качественный ресурс учебного CyberBionic Systematics в вопросах обучения разработчиков новейшим технологиям.
    https://itvdn.com/ru/video/wpf
  32. Обработка изображений — Работаем с фото и видео
    Коллективный блог, посвещенный публикации статей в области обработки изображений, компьютерного зрения, машинного обучения.
    https://habr.com/ru/hub/image_processing/
  33. НОУ ИНТУИТ
    Негосударственное образовательное частное учреждение дополнительного профессионального образования «Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ» — это образовательный проект, главными целями которого являются свободное распространение знаний во Всемирной Сети и предоставление услуг дистанционного обучения.
    https://www.intuit.ru/
  34. LearnOpenCV
    Блог предназначен для программистов, которые заинтересованы в компьютерном зрении и машинном обучении. Автором является Satya Mallick, Satya защитил докторскую диссертацию в Калифорнийском университете, где работал над различными проблемами компьютерного зрения и регулярно публиковался в ведущих конференциях и журналах.
    https://www.learnopencv.com/V
  35. Stackoverflow
    Форум, содержащий описание решений часто встречающихся практических проблем, возникающих в процессе программирования.
    https://stackoverflow.com/
  36. GitHub
    Свободный репозиторий для программных проектов, удобные средства для командной разработки. Полезен для поиска готовых проетов.
    https://github.com/
  37. Habrahabr
    Крупный и популярный IT-ресурс. Хабрахабр одинаково интересен программистам и разработчикам, администраторам и тестировщикам, дизайнерам и верстальщикам, аналитикам и копирайтерам.
    https://habr.com/ru/

    38. Иноязычные ресурсы

  38. Сайт Американской Ассоциации Искусственного Интеллекта.
    Содержит громадное количество статей на тему распознавания образов при помощи нейросетевых алгоритмов.
    http://www.aaai.org/

  39. Cайт нейробиологической лаборатории института Salk.
    Работа лаборатории посвящена изучению возможности переноса некоторых функций человеческого мозга на компьютерные системы.
    http://www.cnl.salk.edu/

  40. Сайт Американской Ассоциации Искусственного Интеллекта.
    Содержит громадное количество статей на тему распознавания образов при помощи нейросетевых алгоритмов.
    http://www.aaai.org/

  41. Материал, посвященный исследованиям алгоритма DIBA – The Decision Intersection Boundary Algorithm.
    На сайте опубликованы статьи, содержащие описание различных нейросетевых алгоритмов, процедур обучения, примеры программ.
    http://www.demo.cs.brandeis.edu/pr/DIBA/

  42. Center of Excellence for Document Analysis and Recognition (CEDAR).
    Англоязычный сайт, посвященный исследованиям в области анализа и распознавания символов.
    http://www.cedar.buffalo.edu/

  43. Image Processing Operator Worksheets.
    Портал статей об обработке изображений, включая геометрические преобразования, уменьшение степени шума, распознавание граней и т.д.
    http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/wksheets.htm

  44. Computer Vision.
    Централизованное объединение ссылок на ресурсы, посвященные компьютерной графике и обработке изоюражений. Сайт разбит на тематические разделы, что упрощает поиск и навигацию.
    http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

  45. Обзоры различных нейросетевых алгоритмов, а также статьи, освещающие принципы строения нервных систем некоторых животных.
    http://neurocomputing.org/

  46. Обучающие ресурсы по обработке изображений.
    http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/

  47. Большое количество тематической информации по алгоритмам обучения нейросетей, примеры программ, показывающих эффективность некоторых подходов по ускорению процесса обучения.
    http://www.boosting.org/

  48. Большая коллекция публикаций, касающихся компьютерных наук. Содержит более двух миллионов ссылок.
    Удобная навигация позволяет выбирать статьи по различным критериям.
    http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/index.html

  49. Большая коллекция ссылок на ресурсы, посвященные обработке изображений и распознаванию образов.
    http://cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/pr-web.html

  50. Подборка MS-DOS программ, демонстрирующих функционирование различных алгоритмов, моделирущих нейронные сети.
    http://www.lanet.lv/simtel.net/msdos/ai.html