Участник:Khan

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 2: Строка 2:
м.н.с. Санкт-Петербургского Института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН),
м.н.с. Санкт-Петербургского Института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН),
-
 
-
научный руководитель - [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Khar Харинов Михаил Вячеславович]
 
-
 
-
- ORCID : 0000-0001-6284-0839,
 
-
- ResearcherID : K-9875-2018,
 
-
- ScopusID : 57203192219,
 
-
- профиль автора в РИНЦ : [https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=851165 тут]
 
-
- SPIN-код автора : 4392-6290
 
-
- РИНЦ AuthorID : 851165
 
-
 
-
{| class="wikitable"
 
-
|-
 
-
| ORCID
 
-
| ResearcherID
 
-
| ScopusID
 
-
| профиль автора в РИНЦ
 
-
| SPIN-код автора
 
-
| РИНЦ AuthorID
 
-
|-
 
-
| 0000-0001-6284-0839
 
-
| K-9875-2018
 
-
| 57203192219
 
-
| [https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=851165 тут]
 
-
| 4392-6290
 
-
| 851165
 
-
|}
 
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
Строка 49: Строка 23:
| 851165
| 851165
|}
|}
 +
научный руководитель - [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Khar Харинов Михаил Вячеславович]
 +
 +

Версия 11:57, 12 мая 2020

Ханыков Игорь Георгиевич

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

ORCID 0000-0001-6284-0839
ResearcherID K-9875-2018
ScopusID 57203192219
профиль автора в РИНЦ тут
SPIN-код автора 4392-6290
РИНЦ AuthorID 851165

научный руководитель - Харинов Михаил Вячеславович



Тема 1: Теория автоматического управления

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

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

под руководством Л.А.Мироновского

Тема 2: Сегментация цифровых изображений

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

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. 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., 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

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. 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. 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. 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. 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

Личные инструменты