Участник:Algneushev

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
м (Аспиранты и студенты)
(9 промежуточных версий не показаны.)
Строка 7: Строка 7:
к.ф.-м.н.
к.ф.-м.н.
-
преподаватель каф. [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|«Интеллектуальные системы»]] [[ФУПМ]] [[МФТИ]].
+
ст. преподаватель каф. [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|«Интеллектуальные системы»]] [[ФУПМ]] [[МФТИ]].
-
научный сотрудник [http://www.ccas.ru/depart/depart06.htm отдела «Сложных систем»] [[Вычислительный центр РАН|Вычислительного центра ФИЦ ИУ РАН]].
+
[http://www.ccas.ru/depart/depart06.htm отдел «Сложных систем»] [[Вычислительный центр РАН|Вычислительного центра ФИЦ ИУ РАН]].
<br />
<br />
<br />
<br />
Строка 42: Строка 42:
|- style="text-align:left;"
|- style="text-align:left;"
|
|
-
* Никита Самсонов
+
* Никита Самсонов (ФИЦ)
 +
* Дмитрий Карелин (ФИЦ)
|}
|}
{| style="float:left; margin-right:5em; text-align:center;"
{| style="float:left; margin-right:5em; text-align:center;"
Строка 50: Строка 51:
|
|
* Сергей Таранов
* Сергей Таранов
 +
----
 +
* Денис Нарцев
 +
* Ярослав Ивченков
 +
* Валерия Иришкина
 +
* Григорьев Алексей
<!-- ---- -->
<!-- ---- -->
|}
|}
Строка 57: Строка 63:
|- style="text-align:left;"
|- style="text-align:left;"
|
|
-
* Денис Нарцев
+
* Игорь Щербак
-
* Павел Бурнышев
+
* Александр Котов
-
* Ярослав Ивченков
+
-
----
+
-
* Григорьев Алексей
+
|}<div style="clear:both;"></div>
|}<div style="clear:both;"></div>
=== Бакалаврские диссертации ===
=== Бакалаврские диссертации ===
 +
# Ивченков Ярослав. Разработка нейросетевой модели на основе ДКП ядер в задаче детектирования объектов на изображении. 2020. МФТИ.
 +
# 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.
 +
# Григорьев Алексей. Оценивание параметров в задаче слежения за множеством объектов в видеопотоке. 2020. МФТИ.
# Сергей Таранов. Разработка метода агрегации признаков для компактного представления множества изображений лица в задаче распознавания личности. 2019. МФТИ.
# 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.
# Никита Самсонов. Разработка метода построения текстурных признаков в аккумуляторном пространстве Хафа для задачи обнаружения пешехода на изображении. 2017. МФТИ.
 +
===Магистерские диссертации===
===Магистерские диссертации===
# Никита Самсонов. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов. 2019. МФТИ.
# Никита Самсонов. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов. 2019. МФТИ.
== Основные публикации ==
== Основные публикации ==
 +
# ''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. [[Медиа:idp20.pdf|Сборник тезисов конференции ИОИ-13]].
 +
# ''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. [[Медиа:idp20.pdf|Сборник тезисов конференции ИОИ-13]].
 +
# ''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. [[Медиа:idp20.pdf|Сборник тезисов конференции ИОИ-13]].
 +
#{{книга
 +
|автор = Samsonov N.A., Gneushev A.N., Matveev I.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
 +
|ссылка = https://rdcu.be/b5z2X
 +
}}
 +
#{{книга
 +
|автор = Гнеушев А.Н., Матвеев И.А., Самсонов Н.А.
 +
|часть = Обучение классификатора на дескрипторах в пространстве преобразования Радона
 +
|заглавие = Изв. РАН. ТиСУ
 +
|год = 2020
 +
|том = № 3
 +
|страницы = 111–125
 +
|ссылка = https://sciencejournals.ru/view-article/?j=teorsist&y=2020&v=0&n=3&a=TeorSist2003005Gneushev
 +
}}
 +
#{{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 158:
|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 №3
+
|год = 2015
 +
|том = № 3
|страницы = 72–78
|страницы = 72–78
}}
}}
Строка 92: Строка 166:
|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 №2
+
|год = 2014
 +
|том = № 2
|страницы = 80-94
|страницы = 80-94
}}
}}
Строка 99: Строка 174:
|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 №1
+
|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 194:
|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 №3
+
|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 213:
|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 №1
+
|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 222:
|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 №6
+
|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 14:59, 18 апреля 2021


Содержание

Alexander Gneushev

Гнеушев Александр Николаевич

к.ф.-м.н.

ст. преподаватель каф. «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ.

отдел «Сложных систем» Вычислительного центра ФИЦ ИУ РАН.

Мне можно написать письмо


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
  • Никита Самсонов (ФИЦ)
  • Дмитрий Карелин (ФИЦ)
Магистры
  • Сергей Таранов

  • Денис Нарцев
  • Ярослав Ивченков
  • Валерия Иришкина
  • Григорьев Алексей
Бакалавры
  • Игорь Щербак
  • Александр Котов


Бакалаврские диссертации

  1. Ивченков Ярослав. Разработка нейросетевой модели на основе ДКП ядер в задаче детектирования объектов на изображении. 2020. МФТИ.
  2. 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.
  3. Григорьев Алексей. Оценивание параметров в задаче слежения за множеством объектов в видеопотоке. 2020. МФТИ.
  4. Сергей Таранов. Разработка метода агрегации признаков для компактного представления множества изображений лица в задаче распознавания личности. 2019. МФТИ.
  5. Никита Самсонов. Разработка метода построения текстурных признаков в аккумуляторном пространстве Хафа для задачи обнаружения пешехода на изображении. 2017. МФТИ.

Магистерские диссертации

  1. Никита Самсонов. Метод проекций в пространстве лучевого преобразования Радона для детектирования пешеходов. 2019. МФТИ.

Основные публикации

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. Гнеушев А.Н. Оптимизация текстурно-геометрической модели изображения для оценивания параметров лица // Автоматика и телемеханика. — 2012 T. № 1. — С. 159-168.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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/CVAlgneushev/Заметки
Личные инструменты