Участник:Khar

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(ПАТЕНТЫ)
(ПАТЕНТЫ)
Строка 72: Строка 72:
в том числе — [http://www.rcom.ru/raduga электронной игре] с перестановочной симметрией.
в том числе — [http://www.rcom.ru/raduga электронной игре] с перестановочной симметрией.
-
Харинов М.В. [http://www.findpatent.ru/patent/233/2331085.html Двухкомпонентное встраивание сообщений в изображение], совместный патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2331085, опубл. 10.08.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 22. — 31 с.
+
1) Харинов М.В. [http://www.findpatent.ru/patent/233/2331085.html Двухкомпонентное встраивание сообщений в изображение], совместный патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2331085, опубл. 10.08.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 22. — 31 с.
-
Харинов М.В. [http://www.findpatent.ru/patent/232/2329522.html Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам], совм. патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2329522, опубл. 20.07.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 20. — 41 с.
+
2) Харинов М.В. [http://www.findpatent.ru/patent/232/2329522.html Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам], совм. патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2329522, опубл. 20.07.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 20. — 41 с.
 +
 
 +
'''Комментарий:''' пара патентов по стеганографии, главный — второй, впрочем, его тоже давно следовало бы обновить...
Redkov V., Tikotski A., Luciv V., Potapov A., Averkin A., Kharinov M. Mobile robot and the method of location recognization,
Redkov V., Tikotski A., Luciv V., Potapov A., Averkin A., Kharinov M. Mobile robot and the method of location recognization,

Версия 19:27, 30 января 2014

Харинов Михаил Вячеславович

ктн, доц., c.н.с. Санкт-Петербургского ин-та информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН).

Содержание

Тема: ОПТИМАЛЬНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

Харинов М.В. Hierarchical pixel clustering for image segmentation, arXiv preprint, http://arxiv.org/abs/1401.5891

Комментарий: в статье предлагается метод оптимизированной иерархической сегментации изображения посредством кластеризации пикселей.

Харинов М.В. Image segmentation by optimal and hierarchical piecewise constant approximations, arXiv preprint, http://arxiv.org/abs/1306.2159

Комментарий: в статье задается вопрос, - нельзя ли оптимальные приближения изображения аппроксимировать иерархическими? Ответ положительный.

1) Харинов М.В. Обобщение трех подходов к оптимальной сегментации цифрового изображения // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 2(25). С. 294–316.

2) Харинов М.В. Модель локализации объектов на цифровом изображении // Вестник Бурятского государственного университета. Математика и информатика / №9, Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2013. С. 182-189.

Комментарий: Первая статья без картинок с подробным описанием формул в порядке их получения без громоздких выкладок. Экспериментальные результаты по оптимизации разбиений изображения на связные сегменты - во второй статье.

Харинов М.В. Reclassification formula that provides to surpass K–means method, arXiv preprint, http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1209/1209.6204.pdf

Комментарий: статья про элементарную формулу, которую, на наш взгляд, полезно иметь в виду при кластер-анализе.

Тема: СТРУКТУРА ДАННЫХ ДЛЯ МУЛЬТИ-СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Харинов М.В. Разработка динамических структур данных системы автоматизированного распознавания изображений: Автореф. Дис. канд. технич. наук: 05-13-16 — С.П. 1993. — 20 с.

Харинов М.В. Разработка динамических структур данных системы автоматизированного распознавания изображений: Дис. канд. технич. наук: 05-13-16 — С.П. 1993. — 178 с.

Комментарий: диссертация о том, как работать с многочисленными разбиениями, когда изображение не помещается в оперативной памяти. Расчеты выполнялись в терминах динамических деревьев Слэйтора-Тарьяна и редуцируемой "таблицы связности". В современной нотации динамические деревья Слейтора-Тарьяна обозначаются также терминами "Disjoint sets", "Persistent data structures" и "Splay tree".

Тема: ПСЕВДОТРОИЧНАЯ СИСТЕМА СЧИСЛЕНИЯ

Харинов М.В. Недвоичная логика запоминания информации в изображении // 50 лет модулярной арифметике / Матер. межд. конф. 2005. — 8 с.

Харинов М.В. Псевдотроичная система счисления и анализ изображений // Труды СПИИРАН / Под ред. Р. М. Юсупова, Вып. 1, т. 2. – СПб, СПИИРАН 2002. – С. 269-275.

Комментарий: о системе экономичного кодирования иерархии разбиений значениями пикселей некоторого матричного представления изображения.

Тема: МОДЕЛЬ СИГНАЛА С ЦИФРОВОЙ ПАМЯТЬЮ

1) Харинов М.В. Information quantity in a pixel of digital image, arXiv preprint, http://arxiv.org/abs/1401.7517

2) Харинов М.В. Hierarchical pixel clustering for image segmentation, arXiv preprint, http://arxiv.org/abs/1401.5891

Комментарий: первая статья — о целочисленном количестве информации в пикселе изображения, которое определяется для квазиоптимальной иерархии кластеров пикселей, вторая статья — о построении квазиоптимальной иерархии.

Харинов М.В., Заболотский В.П. Стеганографическая защита документов на основе модели запоминания информации изображения // Информация и связь / №1, 2010. — М., — С. 77-81.(см. также статьи М.В.Харинова в выпусках 1(2), 2(1), 3(2), 4 и 7 Трудов СПИИРАН)

Комментарий: статья про информацию, которую можно записать в сигнал и потом извлечь из сигнала, обладающего определенной емкостью собственной памяти. Доступная емкость памяти сигнала позволяет оценить в битах количество информации, которую можно записать в сигнал. Соответствующая целочисленная оценка количества информации получается в предположении, что при приеме известен только алгоритм записи сообщения в сигнал. Ни исходный сигнал, ни встроенное сообщение заранее не известны. Основной результат состоит в том, что полученная оценка совпадает с классическими. Важно, что количество информации при этом оценивается вне связи со сжатием данных.

Тема: ПЕРЕСТАНОВОЧНАЯ СИММЕТРИЯ

Харинов М.В. Перестановочная и скрытая симметрия на примере изоморфных матриц Адамара. Приложения в области искусственного интеллекта // Средства математического моделирования / Труды Второй межд. конф. — С.-П.: изд-во СПбГТУ, 1999. T.5 — С 247-254.

Комментарий: статья о том, как изобрести игры типа тех, что предложены в патенте СССР № 1799274.

МОНОГРАФИИ

Kharinov M.V. Proved Image Segmentation, Chapter 10 in book: Image Processing: Methods, Applications and Challenges /Ed. Vítor Hugo Carvalho, New York: Nova Science Publishers, Inc., 2012.—pp.207-227.(ISBN: 978-1-62081-844-2).

Комментарий: сводка результатов по оптимальной сегментации цифрового изображения по состоянию на 2011 г.

Харинов М.В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений / Под ред. Р.М. Юсупова. — СПб.: Изд-во С.Петерб. ун-та, 2006. — 138 с. (ISBN: 5-288-04209-8, монография по проекту РФФИ 06-07-95007).

Комментарий: первая глава - про псевдотроичную систему счисления, следующие три главы - про стеганографическое встраивание в изображение произвольных сообщений, пятая глава - про распознавание объектов в терминах динамических деревьев.

ПАТЕНТЫ

Харинов М.В. Цветовая логическая игра-головоломка "Дальторадуга", патент СССР № 1799274, 1991.

Комментарий: речь идет о серии развивающих игр, в том числе — электронной игре с перестановочной симметрией.

1) Харинов М.В. Двухкомпонентное встраивание сообщений в изображение, совместный патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2331085, опубл. 10.08.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 22. — 31 с.

2) Харинов М.В. Адаптивное встраивание водяных знаков по нескольким каналам, совм. патент РФ от СПИИРАН–«Самсунг Электроникс Ко., Лтд.» № 2329522, опубл. 20.07.2008 в офиц. Бюлл. Пат. ведомства РФ № 20. — 41 с.

Комментарий: пара патентов по стеганографии, главный — второй, впрочем, его тоже давно следовало бы обновить...

Redkov V., Tikotski A., Luciv V., Potapov A., Averkin A., Kharinov M. Mobile robot and the method of location recognization, заявка KR2012-0124909 от 06 ноября 2012 г. на корейский патент от компании LG.

Комментарий: заявка объединяет несколько решений. Решение, разработанное с участием автора, называется "Fast Adaptive Binary-wise Hierarchical Segmentation Method for Detection of Linear Objects".

Личные инструменты