Wiki - Вклад участника [ru]

МихайловЛР3

2021-04-16T21:24:37Z

Михайлов Никита:

Разработать систему стабилизации параметров при помощи комбинированной АСР.
Контуры:

1. Стабилизация давление в аппарате с псевдоожиженным слоем - изменением положения клапана на отходящем влажном воздухе;

2. Стабилизация температуры сушащего воздуха - подачей глухого пара;

3. Стабилизация расхода сушащего воздуха - клапаном на подаче сушащего воздуха;

4. Расход влажного продукта - клапаном на подаче влажного продукта;

5. Стабилизация влажности сухого продукта изменением задания на температуру греющего воздуха с коррекцией по влажности исходных воздуха и продукта.

[[Файл:Сушилка_в_псевдоожиженном_слое.png|600px]]

Решение: https://drive.google.com/file/d/142yM9vZGx6gwoxE1FMz8b9a1pFKRfCiJ/view?usp=sharing

МихайловЛР2

2021-04-16T19:09:52Z

Михайлов Никита:

Разработать систему стабилизации параметров при помощи одноконтурных АСР.
Контуры:

1. Стабилизация давление в аппарате с псевдоожиженным слоем - изменением положения клапана на отходящем влажном воздухе;

2. Стабилизация температуры сушащего воздуха - подачей глухого пара;

3. Стабилизация расхода сушащего воздуха - клапаном на подаче сушащего воздуха;

4. Расход влажного продукта - клапаном на подаче влажного продукта;

[[Файл:Сушилка_в_псевдоожиженном_слое.png|600px]]

Решение: https://drive.google.com/file/d/107AbdN9MEWQxQwCkuxpPw37O3zSGu5Sr/view?usp=sharing

МихайловЛР2

2021-04-06T09:10:36Z

Михайлов Никита:

Нет задания

МихайловЛР3

2021-04-06T09:10:28Z

Михайлов Никита:

Нет задания

2021-04-06T09:00:39Z

Михайлов Никита:

Российские Михайлов

2019-11-24T10:10:56Z

Михайлов Никита:

Иностранные Михайлов

2019-11-24T10:10:42Z

Михайлов Никита:

Машинное зрение, обработка цифровых изображений. Тема выбрана по совету преподавателя.

Поиск был осуществлен по следующим ключевым словам: MACHINE VISION.

== springer.com ==

1. Machine Vision and Navigation

Editors: Sergiyenko, Oleg, Flores-Fuentes, Wendy, Mercorelli, Paolo (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030225865

2. Machine Learning and Artificial Intelligence

Authors: Joshi, Ameet V
https://www.springer.com/gp/book/9783030266219

3. Machine Learning and Intelligent Communications

4th International Conference, MLICOM 2019, Nanjing, China, August 24–25, 2019, Proceedings
Editors: Zhai, Xiangping, Chen, Bing, Zhu, Kun (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030323875

== webofknowledge.com ==

1. Automatic extraction and synthesis of regular repeatable patterns

Автор::Rodriguez-Pardo, C; Suja, S; Pascual, D; Lopez-Moreno, J; Garces, E
COMPUTERS & GRAPHICS-UK
Том: 83 Стр.: 33-41
DOI: 10.1016/j.cag.2019.06.010
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article; Proceedings Paper
Ключевые слова автора:Computers and graphics; Computer vision; Image representations; Interest point and salient region detection; Shape inference; Machine learning

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=2&cacheurlFromRightClick=no

2. Deep compression of probabilistic graphical networks

Автор::Zhang, CY; Zhao, Q; Chen, CLP; Liu, WX
PATTERN RECOGNITION
Том: 96
Номер статьи: 106979
DOI: 10.1016/j.patcog.2019.106979
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Deep compression; Probabilistic graphical models; Probabilistic graphical networks; Deep learning
KeyWords Plus:FEATURES

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=4&cacheurlFromRightClick=no

3.Potential of image processing, dielectric spectroscopy and intelligence methods in order to authentication of microalgae biodiesel

Автор::Rashvand, M; Zenouzi, A; Abbaszadeh, R
MEASUREMENT
Том: 148
Номер статьи: UNSP 106962
DOI: 10.1016/j.measurement.2019.106962
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Adulteration; Biodiesel; Capacitive sensor; Data mining; Machine vision
KeyWords Plus:ELECTRONIC NOSES; COMPUTER VISION; OLIVE OIL; QUALITY; ADULTERATION; PREDICTION; ALGORITHM; BIOMASS

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=8&cacheurlFromRightClick=no

== Выводы ==

По результатам поисков информации по ключевым словам, опираясь на цитируемость, было выявлено, что тема является актуальной. Выбранные источники предоставляли полные оценочные характеристики для каждой из найденных статей, проанализировав которые, было установлено что не зависимо от даты выпуска, работы авторов часто просматривались и использовались с той или иной целью. Также при поиске статей возникли затруднения, связанные с разницей контента в электронных библиотеках. При поиске одних и тех же статей в разных источниках не всегда имеются совпадения. Статьи одного автора могут присутствовать на одном сайте, при этом могут отсутствовать на другом. Для улучшения результатов было принято решение искать информацию не по авторам, а по темам их работ, но результат не изменился. Это позволило сделать вывод о необходимости поиска информации на нескольких ресурсах одновременно.

2019-11-05T23:09:16Z

Михайлов Никита:

Иностранные Михайлов

2019-11-05T23:03:58Z

Михайлов Никита:

== springer.com ==

1. Machine Vision and Navigation

Editors: Sergiyenko, Oleg, Flores-Fuentes, Wendy, Mercorelli, Paolo (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030225865

2. Machine Learning and Artificial Intelligence

Authors: Joshi, Ameet V
https://www.springer.com/gp/book/9783030266219

3. Machine Learning and Intelligent Communications

4th International Conference, MLICOM 2019, Nanjing, China, August 24–25, 2019, Proceedings
Editors: Zhai, Xiangping, Chen, Bing, Zhu, Kun (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030323875

== webofknowledge.com ==

1. Automatic extraction and synthesis of regular repeatable patterns

Автор::Rodriguez-Pardo, C; Suja, S; Pascual, D; Lopez-Moreno, J; Garces, E
COMPUTERS & GRAPHICS-UK
Том: 83 Стр.: 33-41
DOI: 10.1016/j.cag.2019.06.010
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article; Proceedings Paper
Ключевые слова автора:Computers and graphics; Computer vision; Image representations; Interest point and salient region detection; Shape inference; Machine learning

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=2&cacheurlFromRightClick=no

2. Deep compression of probabilistic graphical networks

Автор::Zhang, CY; Zhao, Q; Chen, CLP; Liu, WX
PATTERN RECOGNITION
Том: 96
Номер статьи: 106979
DOI: 10.1016/j.patcog.2019.106979
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Deep compression; Probabilistic graphical models; Probabilistic graphical networks; Deep learning
KeyWords Plus:FEATURES

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=4&cacheurlFromRightClick=no

3.Potential of image processing, dielectric spectroscopy and intelligence methods in order to authentication of microalgae biodiesel

Автор::Rashvand, M; Zenouzi, A; Abbaszadeh, R
MEASUREMENT
Том: 148
Номер статьи: UNSP 106962
DOI: 10.1016/j.measurement.2019.106962
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Adulteration; Biodiesel; Capacitive sensor; Data mining; Machine vision
KeyWords Plus:ELECTRONIC NOSES; COMPUTER VISION; OLIVE OIL; QUALITY; ADULTERATION; PREDICTION; ALGORITHM; BIOMASS

https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=8&cacheurlFromRightClick=no

Иностранные Михайлов

2019-11-05T23:01:44Z

Михайлов Никита:

== springer.com ==

1. Machine Vision and Navigation

Editors: Sergiyenko, Oleg, Flores-Fuentes, Wendy, Mercorelli, Paolo (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030225865

2. Machine Learning and Artificial Intelligence

Authors: Joshi, Ameet V
https://www.springer.com/gp/book/9783030266219

3. Machine Learning and Intelligent Communications

4th International Conference, MLICOM 2019, Nanjing, China, August 24–25, 2019, Proceedings
Editors: Zhai, Xiangping, Chen, Bing, Zhu, Kun (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030323875

== webofknowledge.com ==

1. Automatic extraction and synthesis of regular repeatable patterns

Автор::Rodriguez-Pardo, C (Rodriguez-Pardo, Carlos)[ 1 ] ; Suja, S (Suja, Sergio)[ 1 ] ; Pascual, D (Pascual, David)[ 1 ] ; Lopez-Moreno, J (Lopez-Moreno, Jorge)[ 1 ] ; Garces, E (Garces, Elena)[ 1,2 ]
COMPUTERS & GRAPHICS-UK
Том: 83 Стр.: 33-41
DOI: 10.1016/j.cag.2019.06.010
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article; Proceedings Paper
Ключевые слова автора:Computers and graphics; Computer vision; Image representations; Interest point and salient region detection; Shape inference; Machine learning
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=2&cacheurlFromRightClick=no

2. Deep compression of probabilistic graphical networks

Автор::Zhang, CY (Zhang, Chun-Yang)[ 1 ] ; Zhao, Q (Zhao, Qi)[ 1 ] ; Chen, CLP (Chen, C. L. Philip)[ 2 ] ; Liu, WX (Liu, Wenxi)[ 1 ]
PATTERN RECOGNITION
Том: 96
Номер статьи: 106979
DOI: 10.1016/j.patcog.2019.106979
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Deep compression; Probabilistic graphical models; Probabilistic graphical networks; Deep learning
KeyWords Plus:FEATURES
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=4&cacheurlFromRightClick=no

3.Potential of image processing, dielectric spectroscopy and intelligence methods in order to authentication of microalgae biodiesel

Автор::Rashvand, M (Rashvand, Mahdi)[ 1 ] ; Zenouzi, A (Zenouzi, Ali)[ 2 ] ; Abbaszadeh, R (Abbaszadeh, Rouzbeh)[ 2 ]
MEASUREMENT
Том: 148
Номер статьи: UNSP 106962
DOI: 10.1016/j.measurement.2019.106962
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Adulteration; Biodiesel; Capacitive sensor; Data mining; Machine vision
KeyWords Plus:ELECTRONIC NOSES; COMPUTER VISION; OLIVE OIL; QUALITY; ADULTERATION; PREDICTION; ALGORITHM; BIOMASS
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=8&cacheurlFromRightClick=no

Иностранные Михайлов

2019-11-05T23:00:45Z

Михайлов Никита:

== springer.com ==

1. Machine Vision and Navigation

Editors: Sergiyenko, Oleg, Flores-Fuentes, Wendy, Mercorelli, Paolo (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030225865

2. Machine Learning and Artificial Intelligence

Authors: Joshi, Ameet V
https://www.springer.com/gp/book/9783030266219

3. Machine Learning and Intelligent Communications

4th International Conference, MLICOM 2019, Nanjing, China, August 24–25, 2019, Proceedings
Editors: Zhai, Xiangping, Chen, Bing, Zhu, Kun (Eds.)
https://www.springer.com/gp/book/9783030323875

== webofknowledge.com ==

1. Automatic extraction and synthesis of regular repeatable patterns

Автор::Rodriguez-Pardo, C (Rodriguez-Pardo, Carlos)[ 1 ] ; Suja, S (Suja, Sergio)[ 1 ] ; Pascual, D (Pascual, David)[ 1 ] ; Lopez-Moreno, J (Lopez-Moreno, Jorge)[ 1 ] ; Garces, E (Garces, Elena)[ 1,2 ]
COMPUTERS & GRAPHICS-UK
Том: 83 Стр.: 33-41
DOI: 10.1016/j.cag.2019.06.010
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article; Proceedings Paper
Ключевые слова автора:Computers and graphics; Computer vision; Image representations; Interest point and salient region detection; Shape inference; Machine learning
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=2&cacheurlFromRightClick=no

2. Deep compression of probabilistic graphical networks

Автор::Zhang, CY (Zhang, Chun-Yang)[ 1 ] ; Zhao, Q (Zhao, Qi)[ 1 ] ; Chen, CLP (Chen, C. L. Philip)[ 2 ] ; Liu, WX (Liu, Wenxi)[ 1 ]
PATTERN RECOGNITION
Том: 96
Номер статьи: 106979
DOI: 10.1016/j.patcog.2019.106979
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Deep compression; Probabilistic graphical models; Probabilistic graphical networks; Deep learning
KeyWords Plus:FEATURES
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=4&cacheurlFromRightClick=no

3.Potential of image processing, dielectric spectroscopy and intelligence methods in order to authentication of microalgae biodiesel

Автор::Rashvand, M (Rashvand, Mahdi)[ 1 ] ; Zenouzi, A (Zenouzi, Ali)[ 2 ] ; Abbaszadeh, R (Abbaszadeh, Rouzbeh)[ 2 ]
MEASUREMENT
Том: 148
Номер статьи: UNSP 106962
DOI: 10.1016/j.measurement.2019.106962
Опубликовано:DEC 2019
Тип документа:Article
Ключевые слова автора:Adulteration; Biodiesel; Capacitive sensor; Data mining; Machine vision
KeyWords Plus:ELECTRONIC NOSES; COMPUTER VISION; OLIVE OIL; QUALITY; ADULTERATION; PREDICTION; ALGORITHM; BIOMASS
https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=2&SID=C5WTnzczSMIpWQWHl7x&page=1&doc=8&cacheurlFromRightClick=no

Иностранные Михайлов

2019-11-05T22:58:53Z

2019-10-15T11:07:03Z

Михайлов Никита:

Российские Михайлов

2019-10-15T11:06:45Z

Михайлов Никита:

Машинное зрение, обработка цифровых изображений.
Тема выбрана по совету преподавателя.
Поиск информации был осуществлен в электронной библиотеке elibrary.ru,
среди всех предоставляемых материалов по следующим ключевым словам: МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ.
На начало поиска по ключевым словам было найдено публекаций: 49651
Из них, с опорой на актуальность и соответствие интересам были выбраны следующие материалы:

1. ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕРАМИ НА LABVIEW И IMAC VISION

ВИЗИЛЬТЕР Ю.В., ЖЕЛТОВ С.Ю., КНЯЗЬ В.А., ХОДАРЕВ А.Н., МОРЖИН А.В.
Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, 125319, г. Москва, ул. Викторенко, 7
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 5-94074-348-X
Год издания: 2007 Место издания: Москва Число страниц: 464
Издательство: Общество с ограниченной ответственностью "ДМК пресс. Электронные книги" (Москва)
УДК: 621.38

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ЦИФРОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ, LABVIEW, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ, IMAC VISION, ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ, БИОМЕТРИЯ, ОБРАБОТКА ДОКУМЕНТОВ

АННОТАЦИЯ:

Данная книга представляет собой полный учебный курс по тематике машинного зрения и цифровой обработки изображений и одновременно может служить практическим пособием по построению приложений машинного зрения в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки средств обработки и анализа изображений IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов. Описываемые методы подробно иллюстрируются программами и схемами обработки, созданными в LabVIEW на базе IMAQ Vision. Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения. К изданию прикладывается DVD-ROM, содержащий цветные рисунки из книги, а также 30-дневные версии программных продуктов LabVIEW 8.5, NI Vision Builder for Automated Inspection 3.0 и LabVIEW Vision Development Module 8.5. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и студентов технических ВУЗов, интересующихся тематикой машинного зрения и программированием в среде LabVIEW.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 185
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 42
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 16,44 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Computer and information sciences
Рубрика ГРНТИ: Кибернетика / Искусственный интеллект

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 221 (41) Загрузок: 21 (16) Включено в подборки: 27
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

2. СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебное пособие
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники. - Том. Часть 1
ПАВЛОВ С.Н.
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 978-5-4332-0013-5
Год издания: 2011 Место издания: Томск Число страниц: 176
Издательство: Эль Контент
УДК: 004.89

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД, ПЛАНИРОВАНИЕ ДЕЙСТВИЙ, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ

АННОТАЦИЯ:

В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям "Компьютерная инженерия", "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем", а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 29
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 4
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 3,796 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Computer and information sciences
Рубрика ГРНТИ: Кибернетика / Искусственный интеллект

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 17 (9) Загрузок: 7 (3) Включено в подборки: 30
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

3. КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
ШАПИРО Л., СТОКМАН ДЖ.
Редакторы: СОКОЛОВ С.М.
Перевод: БОГУСЛАВСКИЙ А.А.
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 978-5-9963-1312-9
Год издания: 2013 Место издания: Москва Число страниц: 752
Издательство: БИНОМ. Лаборатория знаний
УДК: 519.7

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ЗРИТЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ

АННОТАЦИЯ:

В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач. Наряду с классическими темами, в книге рассматриваются базы данных изображений и системы виртуальной и дополненной реальности. Приведены примеры приложений в промышленности, медицине, землепользовании, мультимедиа и компьютерной графике. Студентам старших курсов и аспирантам, интересующимся современным состоянием дел в машинном зрении.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 28
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 6
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 5,32 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Mathematics
Рубрика ГРНТИ: Математика / Математическая кибернетика

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 78 (30) Загрузок: 20 (6) Включено в подборки: 2
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

4.КОГНИТИВНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АССИСТИВНОГО МНОГОМОДАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОГО ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
КАРПОВ АЛЕКСЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ1
1 Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН)
Тип: статья в журнале - научная статья Язык: русский
Том: 6Номер: 2 Год: 2012 Страницы: 77-86
ЖУРНАЛ:

ИНФОРМАТИКА И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ
Издательство: Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук (Москва)
ISSN: 1992-2264eISSN: 2310-9912
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
МНОГОМОДАЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС, MULTIMODAL USER INTERFACE, РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ, AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ, COMPUTER VISION, АССИСТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, COGNITIVE RESEARCH

АННОТАЦИЯ:

Представлены результаты исследований многомодального пользовательского интерфейса, предназначенного для бесконтактного управления персональным компьютером при помощи речевого ввода и указательных жестов/движений головой. Данный многомодальный интерфейс использует низкобюджетное аудио- и видеооборудование для одновременного захвата многоканальных сигналов и обеспечивает универсальный доступ к компьютерным системам как обычных операторов для бесконтактной (без использования рук) работы с компьютером, так и пользователей с ограниченными физическими возможностями (с проблемами двигательных функций рук или даже не имеющих рук/пальцев). Описаны методики и результаты количественной оценки производительности бесконтактного человеко-машинного взаимодействия с применением элементов когнитивных экспериментов и сравнение с результатами для стандартных контактных способов указательного ввода информации.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 18
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 5
Входит в Scopus®: нет Цитирований в Scopus®: -
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по журналу: Импакт-фактор журнала в РИНЦ: 0,587
Норм. цитируемость по направлению: 7,366 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Electrical engineering, electronic engineering
Рубрика ГРНТИ: Автоматика. Вычислительная техника

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 77 (23) Загрузок: 18 (9) Включено в подборки: 71
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

Российские Михайлов

2019-10-02T11:23:43Z

Михайлов Никита:

Машинное зрение, обработка цифровых изображений.
Тема выбрана по совету преподавателя.

1. ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕРАМИ НА LABVIEW И IMAC VISION

ВИЗИЛЬТЕР Ю.В., ЖЕЛТОВ С.Ю., КНЯЗЬ В.А., ХОДАРЕВ А.Н., МОРЖИН А.В.
Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, 125319, г. Москва, ул. Викторенко, 7
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 5-94074-348-X
Год издания: 2007 Место издания: Москва Число страниц: 464
Издательство: Общество с ограниченной ответственностью "ДМК пресс. Электронные книги" (Москва)
УДК: 621.38

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ЦИФРОВОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ, LABVIEW, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ, IMAC VISION, ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ, БИОМЕТРИЯ, ОБРАБОТКА ДОКУМЕНТОВ

АННОТАЦИЯ:

Данная книга представляет собой полный учебный курс по тематике машинного зрения и цифровой обработки изображений и одновременно может служить практическим пособием по построению приложений машинного зрения в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки средств обработки и анализа изображений IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов. Описываемые методы подробно иллюстрируются программами и схемами обработки, созданными в LabVIEW на базе IMAQ Vision. Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения. К изданию прикладывается DVD-ROM, содержащий цветные рисунки из книги, а также 30-дневные версии программных продуктов LabVIEW 8.5, NI Vision Builder for Automated Inspection 3.0 и LabVIEW Vision Development Module 8.5. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и студентов технических ВУЗов, интересующихся тематикой машинного зрения и программированием в среде LabVIEW.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 185
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 42
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 16,44 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Computer and information sciences
Рубрика ГРНТИ: Кибернетика / Искусственный интеллект

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 221 (41) Загрузок: 21 (16) Включено в подборки: 27
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

2. СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебное пособие
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники. - Том. Часть 1
ПАВЛОВ С.Н.
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 978-5-4332-0013-5
Год издания: 2011 Место издания: Томск Число страниц: 176
Издательство: Эль Контент
УДК: 004.89

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД, ПЛАНИРОВАНИЕ ДЕЙСТВИЙ, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ

АННОТАЦИЯ:

В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий. Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению. Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям "Компьютерная инженерия", "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем", а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 29
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 4
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 3,796 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Computer and information sciences
Рубрика ГРНТИ: Кибернетика / Искусственный интеллект

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 17 (9) Загрузок: 7 (3) Включено в подборки: 30
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

3. КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
ШАПИРО Л., СТОКМАН ДЖ.
Редакторы: СОКОЛОВ С.М.
Перевод: БОГУСЛАВСКИЙ А.А.
Тип: учебное пособие Язык: русский ISBN: 978-5-9963-1312-9
Год издания: 2013 Место издания: Москва Число страниц: 752
Издательство: БИНОМ. Лаборатория знаний
УДК: 519.7

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ЗРИТЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ

АННОТАЦИЯ:

В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач. Наряду с классическими темами, в книге рассматриваются базы данных изображений и системы виртуальной и дополненной реальности. Приведены примеры приложений в промышленности, медицине, землепользовании, мультимедиа и компьютерной графике. Студентам старших курсов и аспирантам, интересующимся современным состоянием дел в машинном зрении.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 28
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 6
Входит в Scopus®: Цитирований в Scopus®:
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по направлению: 5,32 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Mathematics
Рубрика ГРНТИ: Математика / Математическая кибернетика

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 78 (30) Загрузок: 20 (6) Включено в подборки: 2
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

4.КОГНИТИВНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АССИСТИВНОГО МНОГОМОДАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОГО ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
КАРПОВ АЛЕКСЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ1
1 Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН)
Тип: статья в журнале - научная статья Язык: русский
Том: 6Номер: 2 Год: 2012 Страницы: 77-86
ЖУРНАЛ:

ИНФОРМАТИКА И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ
Издательство: Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук (Москва)
ISSN: 1992-2264eISSN: 2310-9912
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
МНОГОМОДАЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС, MULTIMODAL USER INTERFACE, РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ, AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ, COMPUTER VISION, АССИСТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, COGNITIVE RESEARCH

АННОТАЦИЯ:

Представлены результаты исследований многомодального пользовательского интерфейса, предназначенного для бесконтактного управления персональным компьютером при помощи речевого ввода и указательных жестов/движений головой. Данный многомодальный интерфейс использует низкобюджетное аудио- и видеооборудование для одновременного захвата многоканальных сигналов и обеспечивает универсальный доступ к компьютерным системам как обычных операторов для бесконтактной (без использования рук) работы с компьютером, так и пользователей с ограниченными физическими возможностями (с проблемами двигательных функций рук или даже не имеющих рук/пальцев). Описаны методики и результаты количественной оценки производительности бесконтактного человеко-машинного взаимодействия с применением элементов когнитивных экспериментов и сравнение с результатами для стандартных контактных способов указательного ввода информации.

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 18
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 5
Входит в Scopus®: нет Цитирований в Scopus®: -
Входит в Web of Science®: Цитирований в Web of Science®:
Норм. цитируемость по журналу: Импакт-фактор журнала в РИНЦ: 0,587
Норм. цитируемость по направлению: 7,366 Дециль в рейтинге по направлению: 1
Тематическое направление: Electrical engineering, electronic engineering
Рубрика ГРНТИ: Автоматика. Вычислительная техника

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 77 (23) Загрузок: 18 (9) Включено в подборки: 71
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

Российские Михайлов

2019-10-02T11:20:03Z

Михайлов Никита:

Российские Михайлов

2019-09-17T11:28:29Z

Михайлов Никита:

ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Тема выбрана по совету преподавателя.
Ключевые слова: МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ, MACHINE VISION, РОБОТОТЕХНИКА, ROBOTICS, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, AGRICULTURE, IT-ТЕХНОЛОГИИ, IT-TECHNOLOGIES

БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ:

Входит в РИНЦ®: нет Цитирований в РИНЦ®: 1
Входит в ядро РИНЦ®: нет Цитирований из ядра РИНЦ®: 0
Норм. цитируемость по направлению: 0 Дециль в рейтинге по направлению: 8
Тематическое направление: Computer and information sciences
Рубрика ГРНТИ: Кибернетика / Искусственный интеллект

АЛЬТМЕТРИКИ:
Просмотров: 115 (12) Загрузок: 9 (1) Включено в подборки: 2
Всего оценок: 0 Средняя оценка: Всего отзывов: 0

Российские Михайлов

2019-09-11T11:53:30Z

Михайлов Никита:

инф.сист

Иностранные Михайлов

2019-09-11T11:53:14Z

Михайлов Никита: Новая страница: «inf.sys»

inf.sys

Российские Михайлов

2019-09-11T11:52:57Z

Михайлов Никита: Новая страница: «Информационные системы»

Информационные системы

Достижения студентов группы КС-30

2019-09-11T11:40:30Z

Михайлов Никита: