Участник:IvanSol

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Отчет о научно-исследовательской работе)
(Отчет о научно-исследовательской работе)
Строка 38: Строка 38:
3. ''Соломатин И.А. Выделение областей затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков.''//''58-я научная конференция МФТИ'' — г. Москва, 23-28 ноября 2015 г.
3. ''Соломатин И.А. Выделение областей затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков.''//''58-я научная конференция МФТИ'' — г. Москва, 23-28 ноября 2015 г.
 +
 +
<big>'''Весна 2016, 8-й семестр'''</big>
 +
 +
'''Публикация'''
 +
 +
1. ''Соломатин И. А., Матвеев И. А., Новик В. П.'' Определение видимой области радужки классификатором текстур с опорным множеством // ''Известия РАН. Теория и системы управления''. 2016. Подана в журнал.
 +
 +
'''Выступления на конференциях'''
 +
 +
1. ''Соломатин И.А., Матвеев И.А.'' Выделение областей затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков. // ''Научная сессия ТУСУР-2016'', г. Томск, 25-27 мая 2016 г.

Версия 14:26, 14 сентября 2016

Соломатин Иван Андреевич

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Проектирование и Организация Систем"

ivansolomat@yandex.ru

Отчет о научно-исследовательской работе

Весна 2015, 6-й семестр


Определение видимой области радужки классификатором локальных текстурных признаков.

В работе предложен метод нахождения затенений (блики, веки, ресницы и т.д.) радужки на изображении глаза. Задача выделения затенений радужки поставлена как классификация пикселей кольцевой области на два класса: "радужка" и "затенение". В кольцевой области определяется сегмент с минимальной дисперсией яркости, который, как правило, не содержит затенений (в данной работе этот сегмент не вычисляется, а рассматривается, как часть входных данных алгоритма). Обучающая выборка класса "радужка" задаётся по пикселям этого сегмента. Использование пикселей незатенённого сегмента для обучения позволяет реализовать полностью автоматический метод, не требующий обучающих выборок, размеченных вручную.

Публикация

И.А.Соломатин, И.А.Матвеев Определение видимой области радужки классификатором локальных текстурных признаков // Машинное обучение и анализ данных. — 2015. (подана в журнал)


Осень 2015, 7-й семестр


Публикация

И.А.Соломатин, И.А.Матвеев Определение видимой области радужки классификатором локальных текстурных признаков // Машинное обучение и анализ данных. — 2015. (В печати)

Выступления на конференциях

1. Соломатин И.А., Матвеев И.А. Определение видимой области радужки классификатором локальных текстурных признаков. // Тезисы докладов 17-й Всероссийской конференции Математические методы распознавания образов. — г.Светлогорск, 19-25 сентября 2015 г. P.184.

2. Solomatin I., Matveev I. Detecting visible areas of iris by qualifier of local textural features. // Book of abstracts. 17th Conference on Mathematical Methods for Pattern Recognition. — Svetlogorsk, 19-25 September, 2015. P.185.

3. Соломатин И.А. Выделение областей затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков.//58-я научная конференция МФТИ — г. Москва, 23-28 ноября 2015 г.

Весна 2016, 8-й семестр

Публикация

1. Соломатин И. А., Матвеев И. А., Новик В. П. Определение видимой области радужки классификатором текстур с опорным множеством // Известия РАН. Теория и системы управления. 2016. Подана в журнал.

Выступления на конференциях

1. Соломатин И.А., Матвеев И.А. Выделение областей затенения радужки классификатором локальных текстурных признаков. // Научная сессия ТУСУР-2016, г. Томск, 25-27 мая 2016 г.

Личные инструменты