Участник:Khan

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
(7 промежуточных версий не показаны.)
Строка 9: Строка 9:
|-
|-
| ResearcherID
| ResearcherID
-
| K-9875-2018
+
| AAO-7804-2020, old K-9875-2018
|-
|-
| ScopusID
| ScopusID
Строка 15: Строка 15:
|-
|-
| Профиль в РИНЦ
| Профиль в РИНЦ
-
| [https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=851165 тут]
+
|[https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=851165 здесь]
|-
|-
| SPIN-код
| SPIN-код
Строка 23: Строка 23:
| 851165
| 851165
|}
|}
-
с 2014 по настоящее время научный руководитель - [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=user:Khar Харинов Михаил Вячеславович]
+
с 2014 года по настоящее время научный руководитель - [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=user:Khar Харинов Михаил Вячеславович]
== Тема 1: Теория автоматического управления==
== Тема 1: Теория автоматического управления==
-
Ханыков И.Г. [http://trudymai.ru/upload/iblock/40e/rus.pdf?lang=ru&issue=63 Локализация параметрических дефектов дистанционной следящей системы, Сборник «Труды МАИ», выпуск №63 от 8 февраля 2013 года.]
 
-
 
Ханыков И.Г. [https://cyberleninka.ru/article/n/invariantnye-sootnosheniya-dlya-srednih-v-sluchae-treh-izmereniy Инвариантные соотношения для средних в случае трех измерений // Информационно-управляющие системы. 2014. №2. С.87–92.]
Ханыков И.Г. [https://cyberleninka.ru/article/n/invariantnye-sootnosheniya-dlya-srednih-v-sluchae-treh-izmereniy Инвариантные соотношения для средних в случае трех измерений // Информационно-управляющие системы. 2014. №2. С.87–92.]
-
с 2010 по 2014 под руководством [http://mathscinet.ru/mironovsky/ Л.А.Мироновского]
+
Ханыков И.Г. [http://trudymai.ru/upload/iblock/40e/rus.pdf?lang=ru&issue=63 Локализация параметрических дефектов дистанционной следящей системы, Сборник «Труды МАИ», выпуск №63 от 8 февраля 2013 года.]
 +
 
 +
С 2010 по 2014 под руководством [http://mathscinet.ru/mironovsky/ Л.А.Мироновского]
== Тема 2: Сегментация цифровых изображений ==
== Тема 2: Сегментация цифровых изображений ==
-
Харинов М. В., Ханыков И. Г. [http://proceedings.spiiras.nw.ru/ojs/index.php/sp/article/viewFile/3143/1804 Оптимизация кусочно-постоянного приближения сегментированного изображения //Труды СПИИРАН. – 2015. – Т. 3. – №. 40. – С. 183-202.] DOI:
+
Ханыков И.Г. Развитие обобщенной схемы классификации алгоритмов сегментации изображений // Математические методы распознавания образов (ММРО-2019) / Тезисы докладов 19-й Всероссийской конференции с международным участием, М.: Россйская академия наук, 26-29 ноября 2019. C. 182–183.
-
https://doi.org/10.15622/sp.40.12
+
-
Харинов М. В., Ханыков И. Г. [http://www.bsu.ru/content/page/1466/matematika-i-informatika.PDF#page=118 Комбинированный метод улучшения сегментации изображения //Труды Бурятского государственного университета. – 2015. – С. 118–124.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42
+
Доклад [https://www.researchgate.net/publication/337759750_The_Development_of_Generalized_Classification_Scheme_of_Image_Segmentation_Algorithms на русском и английском]. Презентация [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/ea/KhanikovMMPR201929.pdf на русском], [https://www.researchgate.net/profile/Igor_Khanykov2/publication/337759750_The_Development_of_Generalized_Classification_Scheme_of_Image_Segmentation_Algorithms/links/5de8f51b4585159aa46357d4/The-Development-of-Generalized-Classification-Scheme-of-Image-Segmentation-Algorithms на английском], DOI: 10.13140/RG.2.2.33330.56003/1
-
Харинов М.В., Ханыков И. Г. [http://journals.bsu.ru/content/files/articles/article_558.pdf Применение метода Уорда для кластеризации пикселей цифрового изображения // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2016. №4. — С. 34-42. — ISSN 2304-5728] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42
+
Ханыков И.Г. [https://ieeexplore.ieee.org/document/8867747 Technique for Acceleration of Classical Ward's Method for Clustering of Image Pixels// 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon)]
 +
DOI: https://doi.org/10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867747
-
Ханыков И.Г., Харинов М.В. [https://cyberleninka.ru/article/n/model-tsifrovogo-izobrazheniya-na-osnove-modifitsirovannogo-metoda-uorda-klasterizatsii-pikseley Модель цифрового изображения на основе модифицированного метода Уорда кластеризации пикселей// Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2017. №2. С. 61–70.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2017-2-61-70
+
Ханыков И.Г. [https://cyberleninka.ru/article/v/klassifikatsiya-algoritmov-segmentatsii-izobrazheniy Классификация алгоритмов сегментации изображений //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 11. С. 978-987.] DOI: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2018-61-11-978-987
-
 
+
-
Khanykov I.G., Kharinov M.V., Patel C. [https://ieeexplore.ieee.org/document/8280096 Image Segmentation Improvement by Reversible Segment Merging. Int. Conf. on Soft Computing and its Engineering Applications, icSoftComp-2017, IEEE Gujarat Section Proceedings, at CHARUSAT, Changa, Anand, India, December 1-2, 2017.] DOI: https://doi.org/10.1109/ICSOFTCOMP.2017.8280096
+
Ханыков И.Г. [http://journals.bsu.ru/content/files/articles/article_1362.pdf Методика ускорения классического метода Уорда для кластеризации пикселей // Вестник БГУ Математика, информатика, выпуск №3, октябрь 2018 С. 112-113.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2018-3-60-71
Ханыков И.Г. [http://journals.bsu.ru/content/files/articles/article_1362.pdf Методика ускорения классического метода Уорда для кластеризации пикселей // Вестник БГУ Математика, информатика, выпуск №3, октябрь 2018 С. 112-113.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2018-3-60-71
-
Ханыков И.Г. [https://cyberleninka.ru/article/v/klassifikatsiya-algoritmov-segmentatsii-izobrazheniy Классификация алгоритмов сегментации изображений //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 11. С. 978-987.] DOI: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2018-61-11-978-987
+
Khanykov I.G., Kharinov M.V., Patel C. [https://ieeexplore.ieee.org/document/8280096 Image Segmentation Improvement by Reversible Segment Merging. Int. Conf. on Soft Computing and its Engineering Applications, icSoftComp-2017, IEEE Gujarat Section Proceedings, at CHARUSAT, Changa, Anand, India, December 1-2, 2017.] DOI: https://doi.org/10.1109/ICSOFTCOMP.2017.8280096
-
Ханыков И.Г. [https://ieeexplore.ieee.org/document/8867747 Technique for Acceleration of Classical Ward's Method for Clustering of Image Pixels// 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon)]
+
Ханыков И.Г., Харинов М.В. [https://cyberleninka.ru/article/n/model-tsifrovogo-izobrazheniya-na-osnove-modifitsirovannogo-metoda-uorda-klasterizatsii-pikseley Модель цифрового изображения на основе модифицированного метода Уорда кластеризации пикселей// Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2017. №2. С. 61–70.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2017-2-61-70
-
DOI: https://doi.org/10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867747
+
-
Ханыков И.Г. Развитие обобщенной схемы классификации алгоритмов сегментации изображений // Математические методы распознавания образов (ММРО-2019) / Тезисы докладов 19-й Всероссийской конференции с международным участием, М.: Россйская академия наук, 26-29 ноября 2019. C. 182–183.
+
Харинов М.В., Ханыков И. Г. [http://journals.bsu.ru/content/files/articles/article_558.pdf Применение метода Уорда для кластеризации пикселей цифрового изображения // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2016. №4. — С. 34-42. — ISSN 2304-5728] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42
-
Доклад [https://www.researchgate.net/publication/337759750_The_Development_of_Generalized_Classification_Scheme_of_Image_Segmentation_Algorithms на русском и английском]. Презентация [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/ea/KhanikovMMPR201929.pdf на русском], [https://www.researchgate.net/profile/Igor_Khanykov2/publication/337759750_The_Development_of_Generalized_Classification_Scheme_of_Image_Segmentation_Algorithms/links/5de8f51b4585159aa46357d4/The-Development-of-Generalized-Classification-Scheme-of-Image-Segmentation-Algorithms на английском], DOI: 10.13140/RG.2.2.33330.56003/1
+
Харинов М. В., Ханыков И. Г. [http://www.bsu.ru/content/page/1466/matematika-i-informatika.PDF#page=118 Комбинированный метод улучшения сегментации изображения //Труды Бурятского государственного университета. – 2015. – С. 118–124.] DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42
 +
 
 +
Харинов М. В., Ханыков И. Г. [http://proceedings.spiiras.nw.ru/ojs/index.php/sp/article/viewFile/3143/1804 Оптимизация кусочно-постоянного приближения сегментированного изображения //Труды СПИИРАН. – 2015. – Т. 3. – №. 40. – С. 183-202.] DOI:
 +
https://doi.org/10.15622/sp.40.12
[[Категория:Страницы участников|Khan]]
[[Категория:Страницы участников|Khan]]

Текущая версия

Ханыков Игорь Георгиевич

м.н.с. Санкт-Петербургского Института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН)

ORCID 0000-0001-6284-0839
ResearcherID AAO-7804-2020, old K-9875-2018
ScopusID 57203192219
Профиль в РИНЦ здесь
SPIN-код 4392-6290
РИНЦ AuthorID 851165

с 2014 года по настоящее время научный руководитель - Харинов Михаил Вячеславович

Тема 1: Теория автоматического управления

Ханыков И.Г. Инвариантные соотношения для средних в случае трех измерений // Информационно-управляющие системы. 2014. №2. С.87–92.

Ханыков И.Г. Локализация параметрических дефектов дистанционной следящей системы, Сборник «Труды МАИ», выпуск №63 от 8 февраля 2013 года.

С 2010 по 2014 под руководством Л.А.Мироновского

Тема 2: Сегментация цифровых изображений

Ханыков И.Г. Развитие обобщенной схемы классификации алгоритмов сегментации изображений // Математические методы распознавания образов (ММРО-2019) / Тезисы докладов 19-й Всероссийской конференции с международным участием, М.: Россйская академия наук, 26-29 ноября 2019. C. 182–183.

Доклад на русском и английском. Презентация на русском, на английском, DOI: 10.13140/RG.2.2.33330.56003/1

Ханыков И.Г. Technique for Acceleration of Classical Ward's Method for Clustering of Image Pixels// 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon) DOI: https://doi.org/10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867747

Ханыков И.Г. Классификация алгоритмов сегментации изображений //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 11. С. 978-987. DOI: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2018-61-11-978-987

Ханыков И.Г. Методика ускорения классического метода Уорда для кластеризации пикселей // Вестник БГУ Математика, информатика, выпуск №3, октябрь 2018 С. 112-113. DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2018-3-60-71

Khanykov I.G., Kharinov M.V., Patel C. Image Segmentation Improvement by Reversible Segment Merging. Int. Conf. on Soft Computing and its Engineering Applications, icSoftComp-2017, IEEE Gujarat Section Proceedings, at CHARUSAT, Changa, Anand, India, December 1-2, 2017. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSOFTCOMP.2017.8280096

Ханыков И.Г., Харинов М.В. Модель цифрового изображения на основе модифицированного метода Уорда кластеризации пикселей// Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2017. №2. С. 61–70. DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2017-2-61-70

Харинов М.В., Ханыков И. Г. Применение метода Уорда для кластеризации пикселей цифрового изображения // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2016. №4. — С. 34-42. — ISSN 2304-5728 DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42

Харинов М. В., Ханыков И. Г. Комбинированный метод улучшения сегментации изображения //Труды Бурятского государственного университета. – 2015. – С. 118–124. DOI: https://doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42

Харинов М. В., Ханыков И. Г. Оптимизация кусочно-постоянного приближения сегментированного изображения //Труды СПИИРАН. – 2015. – Т. 3. – №. 40. – С. 183-202. DOI: https://doi.org/10.15622/sp.40.12

Личные инструменты