Участник:Algneushev
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
м (→Основные публикации) |
||
Строка 72: | Строка 72: | ||
== Основные публикации == | == Основные публикации == | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Gneushev A. N., Matveev I. A., and Samsonov N. A. | ||
+ | |часть = Training a Classifier by Descriptors in the Space of the Radon Transform | ||
+ | |заглавие = Journal of Computer and Systems Sciences International | ||
+ | |год = 2020 | ||
+ | |том = Vol.59, No.3 | ||
+ | |страницы = 415–429 | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. | ||
+ | |часть = Обучение классификатора на дескрипторах в пространстве преобразования Радона | ||
+ | |заглавие = Изв. РАН. ТиСУ | ||
+ | |год = 2020 | ||
+ | |том = № 3 | ||
+ | |страницы = 111–125 | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Samsonov N.A., Gneushev A.N., Matveev I.A. | ||
+ | |часть = Hough Accumulator Histograms with Fully Connected Network for pedestrian detection | ||
+ | |заглавие = Situation, language, speech. Models and applications: 1st Int. Conf. Moscow, Russia – Rome, Italy, 2019 | ||
+ | |год = 2019 | ||
+ | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/336855713_Hough_Accumulator_Histograms_with_Fully_Connected_Network_for_pedestrian_detection | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Таранов С.К., Гнеушев А.Н. | ||
+ | |часть = Метод агрегации признаков для представления множества изображений лица в задаче распознавания личности | ||
+ | |заглавие = Ситуация, язык, речь: модели и приложения: Тезисы докладов 2-й Международной конференции (Москва, Россия — Рим, Италия, 2019г). | ||
+ | |место = M. | ||
+ | |издательство = РУДН | ||
+ | |год = 2019 | ||
+ | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/340772072_Metod_agregacii_priznakov_dla_predstavlenia_mnozestva_izobrazenij_lica_v_zadace_raspoznavania_licnosti | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. | ||
+ | |часть = Детектирование пешеходов с помощью нейросетевого классификатора по дескрипторам в аккумуляторном пространстве Хафа | ||
+ | |заглавие = Ситуация, язык, речь: модели и приложения: Тезисы докладов 2-й Международной конференции (Москва, Россия — Рим, Италия, 2019г) | ||
+ | |место = M. | ||
+ | |издательство = РУДН | ||
+ | |год = 2019 | ||
+ | |страницы = 54 | ||
+ | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/340772141_Detektirovanie_pesehodov_s_pomosu_nejrosetevogo_klassifikatora_po_deskriptoram_v_akkumulatornom_prostranstve_Hafa | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Гнеушев А.Н., Самсонов Н.А. | ||
+ | |часть = Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов | ||
+ | |заглавие = Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докладов 12-й Международной конференции (Москва, Россия — Гаэта, Италия, 2018) | ||
+ | |место = M. | ||
+ | |издательство = ТОРУС ПРЕСС | ||
+ | |год = 2018 | ||
+ | |страницы = 108 | ||
+ | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331101572_The_method_of_projections_in_the_Radon_ray_transform_space_for_pedestrian_detection | ||
+ | }} | ||
+ | #{{книга | ||
+ | |автор = Гнеушев А.Н., Гурченков А.А., Мороз И.И. | ||
+ | |часть = Прямой метод оценки параметров двусегментной кусочно-логистической кривой | ||
+ | |заглавие = Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Приборостроение» | ||
+ | |год = 2018 | ||
+ | |том = № 1(118) | ||
+ | |страницы = 31 - 48 | ||
+ | |ссылка = http://vestnikprib.ru/articles/1076/1076.pdf | ||
+ | }} | ||
#{{книга | #{{книга | ||
|автор = Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н. | |автор = Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н. | ||
Строка 85: | Строка 146: | ||
|часть = Оптимизация выбора биометрического эталона из последовательности | |часть = Оптимизация выбора биометрического эталона из последовательности | ||
|заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | |заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | ||
- | |год = 2015 | + | |год = 2015 |
+ | |том = № 3 | ||
|страницы = 72–78 | |страницы = 72–78 | ||
}} | }} | ||
Строка 92: | Строка 154: | ||
|часть = Cегментация изображения радужки глаза, основанная на приближенных методах с последующими уточнениями | |часть = Cегментация изображения радужки глаза, основанная на приближенных методах с последующими уточнениями | ||
|заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | |заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | ||
- | |год = 2014 | + | |год = 2014 |
+ | |том = № 2 | ||
|страницы = 80-94 | |страницы = 80-94 | ||
}} | }} | ||
Строка 99: | Строка 162: | ||
|часть = Оптимизация текстурно-геометрической модели изображения для оценивания параметров лица | |часть = Оптимизация текстурно-геометрической модели изображения для оценивания параметров лица | ||
|заглавие = Автоматика и телемеханика | |заглавие = Автоматика и телемеханика | ||
- | |год = 2012 | + | |год = 2012 |
+ | |том = № 1 | ||
|страницы = 159-168 | |страницы = 159-168 | ||
|ссылка = http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=at&paperid=3601&option_lang=rus | |ссылка = http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=at&paperid=3601&option_lang=rus | ||
Строка 118: | Строка 182: | ||
|часть = Построение и оптимизация текстурно-геометрической модели изображения лица в пространстве базисных функций Габора. | |часть = Построение и оптимизация текстурно-геометрической модели изображения лица в пространстве базисных функций Габора. | ||
|заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | |заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | ||
- | |год = 2007 | + | |год = 2007 |
+ | |том = № 3 | ||
|страницы = 85-96 | |страницы = 85-96 | ||
|ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331048883_Postroenie_i_optimizacia_teksturno-geometriceskoj_modeli_izobrazenia_lica_v_prostranstve_bazisnyh_funkcij_Gabora | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331048883_Postroenie_i_optimizacia_teksturno-geometriceskoj_modeli_izobrazenia_lica_v_prostranstve_bazisnyh_funkcij_Gabora | ||
Строка 136: | Строка 201: | ||
|часть = Система для оценки скорости транспортных средств по контурным признакам в режиме реального времени | |часть = Система для оценки скорости транспортных средств по контурным признакам в режиме реального времени | ||
|заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | |заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | ||
- | |год = 2005 | + | |год = 2005 |
+ | |том = № 1 | ||
|страницы = 133-143 | |страницы = 133-143 | ||
|ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331048864_Sistema_dla_ocenki_skorosti_transportnyh_sredstv_po_konturnym_priznakam_v_rezime_realnogo_vremeni | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331048864_Sistema_dla_ocenki_skorosti_transportnyh_sredstv_po_konturnym_priznakam_v_rezime_realnogo_vremeni | ||
Строка 144: | Строка 210: | ||
|часть = Адаптивный градиентный метод выделения контурных признаков объектов на изображениях реальных сцен | |часть = Адаптивный градиентный метод выделения контурных признаков объектов на изображениях реальных сцен | ||
|заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | |заглавие = Известия Академии Наук. Теория и системы управления | ||
- | |год = 2003 | + | |год = 2003 |
+ | |том = № 6 | ||
|страницы = 128-135 | |страницы = 128-135 | ||
|ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331000960_Adaptivnyj_gradientnyj_metod_vydelenia_konturnyh_priznakov_obektov_na_izobrazeniah_realnyh_scen | |ссылка = https://www.researchgate.net/publication/331000960_Adaptivnyj_gradientnyj_metod_vydelenia_konturnyh_priznakov_obektov_na_izobrazeniah_realnyh_scen |
Версия 00:26, 23 мая 2020
|
Гнеушев Александр Николаевич
к.ф.-м.н.
ст. преподаватель каф. «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ.
научный сотрудник отдела «Сложных систем» Вычислительного центра 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
- Разработка моделей и методов выделения признаков на изображениях для задач обнаружения и классификации объектов
- Распознавание образов
- Биометрическая идентификация
- Сжатие видео изображений
Прикладные проекты
- Идентификация личности по лицу на изображении
- Обнаружение пешехода на изображении
- Биометрическая идентификация по радужной оболочке глаза
- Выделение элементов лица на изображении и слежения за ними
- Анализ дорожной сцены, оценка скорости транспортных средств, классификация типов ТС
Аспиранты и студенты
Аспиранты |
---|
|
Магистры |
---|
|
Бакалавры |
---|
|
Бакалаврские диссертации
- Сергей Таранов. Разработка метода агрегации признаков для компактного представления множества изображений лица в задаче распознавания личности. 2019. МФТИ.
- Никита Самсонов. Разработка метода построения текстурных признаков в аккумуляторном пространстве Хафа для задачи обнаружения пешехода на изображении. 2017. МФТИ.
Магистерские диссертации
- Никита Самсонов. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов. 2019. МФТИ.
Основные публикации
- Gneushev A. N., Matveev I. A., and Samsonov N. 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.
- Самсонов Н.А., Гнеушев А.Н., Матвеев И.А. Обучение классификатора на дескрипторах в пространстве преобразования Радона // Изв. РАН. ТиСУ. — 2020 T. № 3. — С. 111–125.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Гнеушев А.Н. Оптимизация текстурно-геометрической модели изображения для оценивания параметров лица // Автоматика и телемеханика. — 2012 T. № 1. — С. 159-168.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
Algneushev/CV | Algneushev/Заметки |