Авторы: М.О. Лукащук

Описание: В данной статье рассматривается разработанная метапоисковая система «MetaSearch», которая интегрирует результаты запросов из Google, Yahoo и Baidu, устраняя дубликаты и группируя схожие записи.

Источник: Лукащук М.О. Решение задачи Метапоиска на примере системы «MetaSearch». / М.О. Лукащук // VIII Всероссийская научно-техническая конференция «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2023). – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2023. – С. 112-118.

Авторы: М.О. Лукащук, С.А. Зори

Описание: В данной статье представлен краткий обзор существующих методов синтеза видео с использованием технологий DeepFake.

Источник: Лукащук М.О. Анализ общей концепции работы и архитектуры систем синтеза видео, анализ достоинств и недостатков подходов. / М.О. Лукащук, С.А. Зори // Журнал «Информатика и Кибернетика» № 40 2025 2(40). – Донецк: ДонНТУ, 2024. – С. 45-52.

Авторы: М.О. Лукащук, А.В. Боднар

Описание: В статье представлено экономическое обоснование инновационного проекта по разработке системы синтеза видео на основе технологии DeepFake.

Источник: Лукащук М.О. Экономическое обоснование инновационного решения: система синтеза видео на основе технологии Deepfake. / М.О. Лукащук, А.В. Боднар // ХV Международная научно-техническая конференция «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-24)» : Сборник материалов XVI Международной научно-технической конференции. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2024. – С. 234-240.

Авторы: М.О. Лукащук, С.А. Зори

Описание: В статье рассмотрена программная реализация алгоритма генеративных состязательных сетей для задач синтеза изображений.

Источник: Лукащук М.О. Программная реализация алгоритма генеративных состязательных сетей. / М.О. Лукащук, С.А. Зори // ХV Международная научно-техническая конференция «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-24)» : Сборник материалов XVI Международной научно-технической конференции. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2024. – С. 241-248.

Авторы: М.О. Лукащук, С.А. Зори

Описание: В статье рассматривается модификация базового алгоритма генеративных состязательных сетей (GAN), направленная на повышение качества и стабильности синтеза видеопоследовательностей.

Источник: Лукащук М.О. Совершенствование алгоритма генеративных состязательных сетей для синтеза видео. / М.О. Лукащук, С.А. Зори // VIII Всероссийская научно-техническая конференция «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2025). – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2025. – С. 125-132.

Авторы: С.А. Зори, В.В. Лисенко

Описание: В работе рассмотрена задача синтеза реалистичных изображений рельефов и ландшафтов и эффективность ее решения в реальном времени методом ROAM на популярных современных архитектурах параллельных вычислительных систем.

Источник: Зори С.А., Лисенко В.В. Синтез изображений рельефов и ландшафтов методом ROAM на кластерной и CUDA- архитектурах вычислительных систем. / С.А. Зори, В.В. Лисенко // Журнал «Информатика и Кибернетика» № 1 2013. – Донецк: ДонНТУ, 2013. – С. 67-75. – EDN NAOCQE

Авторы: С.А. Зори, В.В. Лиссенко, А.В. Гуров

Описание: Рассматриваются основные современные методы построения рельефов и ландшафтов, методы генерации стереоизображений для исследования эффективности их реализации на параллельных вычислительных архитектурах систем компьютерной графики.

Источник: Зори С.А., Лиссенко В.В., Гуров А.В. Методы синтеза реалистичных изображений рельефов и ландшафтов для параллельных вычислительных систем трехмерной компьютерной графики. / С.А. Зори, В.В. Лиссенко, А.В. Гуров // Журнал «Информатика и компьютерные технологии-2011». – Донецк: ДонНТУ, 2011. – С. 89-96. – EDN DPUNPS.

Авторы: Е.В. Иванова, С.А. Зори

Описание: В статье рассмотрены вопросы эффективности применения технологии CUDA для реализации вычислительной задачи синтеза реалистичных изображений трехмерных сцен.

Источник: Иванова Е.В., Зори С.А. Применение технологии CUDA для реализации вычислительных задач реалистичного синтеза изображений трехмерных сцен // Інформатика та комп'ютерні технології. Збірка праць VI міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих науковців –листопад 2010 р., Донецьк, ДонНТУ. – 2010. – С. 134-141. – EDN WDMGZE.

Авторы: М.Е. Комаричев, С.А. Зори

Описание: Рассмотрены задачи и области применения сегментации изображений, классифицированы алгоритмы сегментации, сделаны выводы об актуальности и возможности сегментации изображений с использованием параллельных вычислительных систем.

Источник: Комаричев, М.Е. Сегментация изображений на параллельных вычислительных системах / М.Е. Комаричев, С.А. Зори // Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг. - Донецк : ДонНТУ, 2012. - С. 496 - 500. – EDN FZSWYE.

Авторы: М.Е. Комаричев, С.А. Зори

Описание: Рассмотрены задачи и области применения сегментации изображений. Рассмотрено применение алгоритма роста регионов для сегментации изображений с целью поиска лиц людей.

Источник: Комаричев, М.Е. Применение алгоритма роста регионов для решения задач сегментации изображений / М.Е. Комаричев, С.А. Зори // Информатика и компьютерные технологии; VIII Международная научно-техническая конференция. – Донецк: ДонНТУ, 2012. – С. 156-162. – EDN UURYCQ.

Авторы: С.В. Коваль, С.А. Зори

Описание: В данном докладе была рассмотрена возможность параллельной реализации и оптимизации алгоритма генерации карты глубины изображения для повышения эффективности систем Depth Image Based Rendering (DIBR).

Источник: Коваль С.В., Зори С.А. Параллельная реализация генерации карты глубины изображения для повышения эффективности Depth Image Based Rendering / С.В. Коваль, С.А. Зори // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2020). – Донецк: ДонНТУ, 2020. – С. 278-285. – EDN EVSWBW.

Авторы: Е.И. Бурлаева, С.А. Зори

Описание: В статье рассматривается механизм работы различных методов машинного обучения, которые используются для построения модели многоклассовой классификации слабоструктурированных текстовых документов.

Источник: Бурлаева Е.И., Зори С.А. Сравнение некоторых методов машинного обучения для анализа текстовых документов // Проблемы искусственного интеллекта. 2019. №1 (12). – Донецк: ДонНТУ, 2020. – С. 45-52. – EDN APLWAN.

Авторы: С.А. Зори, Д.В. Борискин

Описание: Статья посвящена вопросу исследования возможностей билатеральной фильтрации для использования при решении задач распознавания изображений. Дано описано понятие билатеральной фильтрации, пример её использования.

Источник: Зори С.А., Борискин Д.В. Исследование возможности билатеральной фильтрации для решения задач распознавание объектов на изображениях и Depth Image Based Rendering // Материалы VI Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ- 2019). – Донецк: ДонНТУ, 2019. – С. 89-96. – EDN SIAZPY.

Авторы: С.А. Зори, О.А. Криводубский

Описание: Для стран СНГ модернизация производственных мощностей сопровождается поставкой многоуровневых систем управления процессами и производствами, которые созданы для условий нормализации сырьевых материалов и стабильным портфелем заказов. В отечественных реалиях эти условия не соблюдаются, что определяет необходимость адаптации поставленных систем управления.

Источник: Зори С.А., Криводубский О.А. Представление и отображение алгоритмов многоуровневых систем уравнения как образов // Проблемы искусственного интеллекта. 2020. №2 (17). – Донецк: ДонНТУ, 2020. – С. 67-74. – EDN NAOCQE.

Авторы: С.А. Зори, О.А. Криводубский

Описание: В работе рассматривается методика, сочетающая в себе элементы классического представления систем управления и компоненты интеллектуальных методик в виде активной нейросети и распознавания образов.

Источник: Зори С.А., Криводубский О.А. Представление многоуровневой системы управления предприятием в виде активной нейросети // Проблемы искусственного интеллекта. 2020. №3 (18). – Донецк: ДонНТУ, 2020. – С. 78-85. – EDN KSQBXS.

Авторы: Ran S.

Автор перевода: М.О. Лукащук

Описание: В статье глубоко исследуется лежащая в основе архитектура GAN, ее модифицированные варианты, такие как DCGAN, WGAN, WGAN-GP и CGAN, и ее широкое применение в сфере искусства на основе ИИ.

Источник (англ.): Ran S. Applications and challenges of GAN in AI-powered artistry // Applied and Computational Engineering. – 2024. – Т. 41. – №. 1. – Beijing: Beijing Institute of Technology, 2024. – P. 75-79. – EDN IANSCS.

Авторы: Sajjad H., Shujaat N.

Автор перевода: М.О. Лукащук

Описание: Статья исследует влияние генеративного искусственного интеллекта на творческие индустрии, включая искусство, музыку, литературу и дизайн, а также связанные с этим этические, правовые и социальные вызовы.

Источник (англ.): Sajjad H., Shujaat N. Generative AI: Transforming Creative Industries with Machine Learning // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 37. – No. 13. – Lahor: Beaconhouse National University, 2023. – P. 156-162. – EDN NAOCQE.

Авторы: Chudasama V.M., Upla K.P.

Автор перевода: М.О. Лукащук

Описание: Обзор современных подходов к повышению стабильности обучения генеративных состязательных сетей (GAN), включая DCGAN, WGAN, WGAN-GP, BEGAN и Unrolled GAN, с экспериментальной оценкой на наборе данных Fashion-MNIST.

Источник (англ.): Chudasama V.M., Upla K.P. A Critical Review of Generative Adversarial Networks based on Stability Criteria // Pattern Recognition Letters. – 2022. – Vol. 163. – Surat: Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology, 2022. – P. 112-124. – EDN HLJETIH.

Авторы: Upulie H.D.I.

Автор перевода: М.О. Лукащук

Описание: Всесторонний обзор генеративных состязательных сетей (GAN), включая их варианты, приложения, сильные и слабые стороны, а также перспективы будущих исследований.

Источник (англ.): Upulie H.D.I. Generative Adversarial Networks: A review of its variants and applications // Artificial Intelligence Review. – 2023. – Vol. 56. – Malabe: Sri Lanka Institute of Information Technology, 2023. – P. 345-378. – EDN IANSCS.

Авторы: Mustafa, W. A., Yazid, H., Jaafar, M., Zainal, M., Abdul-Nasir, A. S., Mazlan, N.

Автор перевода: М.О. Лукащук

Описание: В данной статье представлен обзор методов оценки качества изображения (IQA), включая такие метрики, как SNR, GCF, AD, NAE, PSNR, ME. Рассматриваются их математические основы, применение и сравнительная эффективность на примере изображений с неоднородным освещением.

Источник (англ.): Mustafa, W. A., Yazid, H., Jaafar, M., Zainal, M., Abdul-Nasir, A. S., Mazlan, N. A review of image quality assessment (iqa): Snr, gcf, ad, nae, psnr, me //Journal of advanced research in computing and applications. – 2017. – Т. 7. – №. 1. – Perlis: Universiti Malaysia Perlis, 2023. – P. 1-7. – EDN APLWAN.