Участник:Algneushev

Материал из MachineLearning.

Версия 19:58, 4 января 2023

Гнеушев Александр Николаевич

к.ф.-м.н.

ст. преподаватель каф. «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН.

Мне можно написать письмо

• Профиль SCOPUS ID = 6507361915
• Профиль РИНЦ ID = 298568
• Профиль ResearchGate
• Профиль Google Scholar
• Профиль MathNet.ru

Научные интересы

• Обработка и анализ изображений
• Математические модели и методы в задачах выделения признаков, обнаружения, сегментации и классификации объектов на видео изображениях
• Нейросетевые модели анализа изображений, методы регуляризации обучения нейросетевых моделей
• Распознавание образов и биометрическая идентификация

Прикладные проекты

• Методы моделирования и регуляризация обучения сверточных нейронных сетей для анализа изображений, задач классификации, сегментации, детектирования объектов.
• Анализ дорожной сцены, городской среды, детектирование пешеходов и событий
• Сверхразрешение и реставрация изображений

• Идентификация личности по лицу на изображении и ре-идентификация при слежении
• Биометрическая идентификация по радужной оболочке глаза
• Выделение элементов лица на изображении и слежения за ними
• Оценка скорости транспортных средств, классификация типов ТС

Аспиранты и студенты

Бакалаврские диссертации

1. Щербак Игорь. Построение моделей сверточных ядер нейронной сети для задачи классификации объектов на изображении. 2021. МФТИ
2. Котов Александр. Разработка методов сверхразрешения изображений заданного класса объектов с помощью выделения локальных признаков. 2021. МФТИ
3. Ивченков Ярослав. Разработка нейросетевой модели на основе ДКП ядер в задаче детектирования объектов на изображении. 2020. МФТИ.
4. Нарцев Денис. Разработка нейросетевой модели и ее обучение для уточнения положения и ориентации лица на изображении в задаче распознавания личности в неконтролируемых условиях съемки. 2020. МФТИ.
5. Григорьев Алексей. Оценивание параметров в задаче слежения за множеством объектов в видеопотоке. 2020. МФТИ.
6. Сергей Таранов. Разработка метода агрегации признаков для компактного представления множества изображений лица в задаче распознавания личности. 2019. МФТИ.
7. Никита Самсонов. Разработка метода построения текстурных признаков в аккумуляторном пространстве Хафа для задачи обнаружения пешехода на изображении. 2017. МФТИ.

Магистерские диссертации

1. Григорьев Алексей. Регуляризация нейросетевого слоя путем построения фрейма в пространстве параметров. 2022. МФТИ
2. Нарцев Денис. Нейросетевые модели оценки параметров объектов на изображении. 2022. МФТИ
3. Таранов Сергей. Разработка нейросетевой модели на основе декомпозиции обучения в пространстве признаков для задачи распознавания лиц на изображениях. 2021. МФТИ
4. Никита Самсонов. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов. 2019. МФТИ.

Основные публикации

1. Таранов С.К., Гнеушев А.Н. Декомпозиции обучения в пространстве признаков для задачи распознавания лиц на изображениях // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 14-й Международной конференции, г. Москва, 2022, M: РАН, 2022. С. 140-145. Сборник тезисов конференции ИОИ-14.
2. Гнеушев А. Н., Григорьев А. Д., Матвеев И.А. Фреймовая регуляризация сверточной нейронной сети в задачах классификации изображений // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2022. — № 6. — С. 143–153. (Grigoriev A.D., Gneushev A.N., Matveev I.A. Frame Regularization of a Convolutional Neural Network in Image-Classification Problems // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2022. V.61. N.6. P.1020-1030)
3. Nartsev D.Y., Gneushev A.N., Matveev I.A. Adam Adaptive Optimization Method for Neural Network Models Regression in Image Recognition Tasks, In: Vasant P, Munapo E., Thomas J.J., Weber G-W. (Eds.) Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology, Wiley, 2022, ISBN: 978-1-119-79877-4, DOI: 10.1002/9781119798798.ch7 | abstract.
4. Grigorev A.D., Gneushev A.N., Litvinchev I. Re-Identification-Based Models for Multiple Object Tracking, In: Vasant P, Munapo E., Thomas J.J., Weber G-W. (Eds.) Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology, Wiley, 2022, ISBN: 978-1-119-79877-4, DOI: 10.1002/9781119798798.ch15 | abstractbooks.google
5. Григорьев А.Д., Гнеушев А.Н. Регуляризация параметров нейронной сети на основе неравенства Рисса // Математические методы распознавания образов: Тезисы докладов 20-й Всероссийской конференции с международным участием, г. Москва, 2021, М.: Российская академия наук, 2021. С. 121-122. Сборник тезисов конференции ММРО-20.
6. Нарцев Д. Ю., Гнеушев А.Н. Сравнение модифицированных методов обучения Adam в задачах оценки параметров регрессионных моделей по изображению // Информационные технологии. - М. : Новые технологии, 2021.- Т. 27, № 9 - C. 461-469. | сайт издательства.
7. Григорьев А. Д., Гнеушев А. Н. Реидентификация с предфильтрацией по качеству изображений в задаче слежения за множеством объектов // Информационные технологии. – М.: Новые технологии, 2021. – Т. 27, № 8. – C. 409–418. | сайт издательства.
8. Нарцев Д., Гнеушев А.Н. Оптимизация регрессионных нейросетевых моделей прямой оценки параметров объектов на изображениях модифицированными методами Adam // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 13-й Международной конференции, г. Москва, 2020, M: РАН, 2020. С. 88-89. Сборник тезисов конференции ИОИ-13.
9. Григорьев А.Д., Гнеушев А.Н. Слежение за множеством объектов на видео изображениях с помощью ре-идентификации с предфильтрацией дескрипторов по качеству // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 13-й Международной конференции, г. Москва, 2020, M: РАН, 2020. С. 433-434. Сборник тезисов конференции ИОИ-13.
10. Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. Построение нейросетевого классификатора в пространстве дескрипторов преобразования Радона для эффективного детектирования пешеходов // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 13-й Международной конференции, г. Москва, 2020, M: РАН, 2020. С. 90-91. Сборник тезисов конференции ИОИ-13.
11. Samsonov N.A., Gneushev A.N., Matveev I.A. Training a Classifier by Descriptors in the Space of the Radon Transform // Journal of Computer and Systems Sciences International. — 2020 T. Vol.59, No.3. — С. 415–429.
12. Гнеушев А.Н., Матвеев И.А., Самсонов Н.А. Обучение классификатора на дескрипторах в пространстве преобразования Радона // Изв. РАН. ТиСУ. — 2020 T. № 3. — С. 111–125.
13. Samsonov N.A., Gneushev A.N., Matveev I.A. Hough Accumulator Histograms with Fully Connected Network for pedestrian detection // Situation, language, speech. Models and applications: 1st Int. Conf. Moscow, Russia – Rome, Italy, 2019. — 2019.
14. Таранов С.К., Гнеушев А.Н. Метод агрегации признаков для представления множества изображений лица в задаче распознавания личности // Ситуация, язык, речь: модели и приложения: Тезисы докладов 2-й Международной конференции (Москва, Россия — Рим, Италия, 2019г).. — M.: РУДН, 2019.
15. Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. Детектирование пешеходов с помощью нейросетевого классификатора по дескрипторам в аккумуляторном пространстве Хафа // Ситуация, язык, речь: модели и приложения: Тезисы докладов 2-й Международной конференции (Москва, Россия — Рим, Италия, 2019г). — M.: РУДН, 2019. — С. 54.
16. Гнеушев А.Н., Самсонов Н.А. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов // Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 12-й Международной конференции (Москва, Россия — Гаэта, Италия, 2018). — M.: ТОРУС ПРЕСС, 2018. — С. 108.
17. Гнеушев А.Н., Гурченков А.А., Мороз И.И. Прямой метод оценки параметров двусегментной кусочно-логистической кривой // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Приборостроение». — 2018 T. № 1(118). — С. 31 - 48.
18. Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н. Дескриптор в аккумуляторном пространстве Хафа градиентного поля изображения для детектирования пешеходов // Машинное обучение и аннализ данных. — 2017 T. 3, №3. — С. 203-215.
19. Гнеушев А.Н., Ковков Д.В., Матвеев И.А., Новик В.П. Оптимизация выбора биометрического эталона из последовательности // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2015 T. № 3. — С. 72–78.
20. Ганькин К.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. Cегментация изображения радужки глаза, основанная на приближенных методах с последующими уточнениями // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2014 T. № 2. — С. 80-94.
21. Гнеушев А.Н. Оптимизация текстурно-геометрической модели изображения для оценивания параметров лица // Автоматика и телемеханика. — 2012 T. № 1. — С. 159-168.
22. Гнеушев А.Н. Представление изображений заданного класса деформируемых объектов в пространстве базисных функций // Динамика неоднородных систем. Труды ИСА РАН. — M.: Издательство ЛКИ, 2007. — T. 31(1). — С. 254-260.
23. Гнеушев А.Н. Построение и оптимизация текстурно-геометрической модели изображения лица в пространстве базисных функций Габора. // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2007 T. № 3. — С. 85-96.
24. Гнеушев А.Н. Локализация элементов лица путем оптимизации разложения изображения по базисным функциям Габора // Теоретические и прикладные задачи нелинейного анализа. — M.: ВЦ РАН, 2005. — С. 185-196.
25. Гнеушев А.Н. Система для оценки скорости транспортных средств по контурным признакам в режиме реального времени // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2005 T. № 1. — С. 133-143.
26. Гнеушев А.Н., Мурынин А.Б. Адаптивный градиентный метод выделения контурных признаков объектов на изображениях реальных сцен // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. — 2003 T. № 6. — С. 128-135.

Ссылки