DOI: 10.25136/2644-5522.2019.1.18417

Аннотация: Объектом исследования являются динамические характеристики целевых групп социальных сетей. Предметом исследования является методы и модели анализа эволюционных характеристик социальных графов большой размерности. В исследовании подробно рассматриваются подходы анализа, также количественные характеристики графовых моделей. Синтезирован алгоритм для анализа динамических характеристик целевых групп социальных сетей. Результаты эксперимента показывают факт добавления пользователя в интересующую тематическую область, а также визуализируют весь процесс в реальном времени. Разработанный программный инструментарий может быть полезным для дальнейшего развития и исследования тематик, связанных с социальной сетью. При решении поставленных задач используются методы математической логики, теории графов, математической статистики, аппарата математического анализа, линейной алгебры, методы математического моделирования, теория алгоритмов, а также методы объектно-ориентированного программирования. Новизна исследования заключается в определении динамических характеристик целевых групп социальных сетей, а также визуализации всего процесса в реальном времени. Основными выводами проведенного исследования является то, что разработанный программный инструментарий позволит проследить причинно-следственные показатели изменения в социальном графе. Предложенный прототип программного продукта будет интересен в первую очередь маркетологам, системным аналитикам, а также специалистам занимающихся анализом и изучением социальных сетей.

DOI: 10.7256/2306-4196.2015.4.16158

Аннотация: Объектом исследования являются изображения динамически изменяющихся сцен искусственного происхождения на сложным и статистически неоднородном фоне. Предметом исследования является методы преобразования и стандартные подходы представления цветных цифровых изображений в трехмерном пространстве. В исследовании подробно рассматриваются практически все базовые колориметрические пространства, используя которые осуществляется построение кластеров объект/ фон. Формирование выборок осуществляется по методу обучения с учителем. Вычисление объективных показателей и сравнение субъективных характеристик позволяет определить оптимальное цветовое пространство для последующего синтеза алгоритма эффективной сегментации рассматриваемого класса изображений. При решении поставленных задач используются методы обработки изображений, теории вероятностей, математической логики, математической статистики, аппарата математического анализа, линейной алгебры, методы математического моделирования , теория алгоритмов, а также методы объектно-ориентированного программирования. Новизна исследования заключается в определении оптимального цветового пространства разделения кластеров объект/фон для заданного класса изображений ДИС. Визуальные характеристики рассмотренных способов представления колориметрических пространств подтверждаются, также объективно вычисленными показателями. Основными выводами проведенного исследования является то, что цветовое пространство RGB наилучшим образом подходит для синтезируемого алгоритма цветовой сегментации, поскольку представления объектов и фона образуют слабо пересекающиеся кластеры.

DOI: 10.7256/2306-4196.2014.6.13642

Аннотация: Современные системы компьютерного зрения используют интеллектуальные алгоритмы, которые решают широкий класс задач от простого распознавания текста до сложных систем пространственного ориентирования. Одна из основных проблем, с которой сталкиваются разработчики таких систем – это выбор уникальных признаков, которые остаются инвариантными к различного рода преобразованиям. В статье приведен сравнительный анализ методов обнаружения и пространственной локализации групп точечных объектов. Рассмотренные методы сравниваются по производительности и эффективности при заданных размерностях. На сегодняшний день не существует универсальных подходов к определению таких характеристик, а их выбор зависит от контекста решаемой задачи и регистрируемых условий наблюдения. В качестве доминирующих признаков могут быть выбраны различного рода дескрипторы, такие как точки, линии, углы и геометрические примитивы. В работе выли исследованы алгоритмы обнаружения групп точечных объектов на основе минимального оставного дерева (MST) и с использованием модели ассоциированного сплошного образа (ACI).

DOI: 10.7256/2306-4196.2013.2.8309

Аннотация: В статье предложен новый системный подход для мониторинга лесных пожаров на больших территориях. Создана архитектура комплекса, а также эффективные методы централизации и принятия решений. Научно-техническая задача состоит в создании системы распределенного видеонаблюдения для решения задачи раннего обнаружения лесных пожаров. В статье рассматриваются существующие подходы обнаружения пожаров: использование специализированных вышек, методы обнаружения пожаров с воздуха, с использованием летательных аппаратов разного класса, глобальный подход для мониторинга лесных пожаров использует систему спутникового мониторинга, системы видеомониторинга. Проектируемая система предназначена для обнаружения лесных пожаров и определения их пространственных координат, в масштабе реального времени. Для функционирования комплекса могут быть использованы вышки операторов связи и существующая инфокоммуникационная среда передачи данных. В работе проанализированы существующие подходы в области мониторинга лесных пожаров. Разработан новый системный подход для такого рода задач, который отличается высокими показателями и максимальной оперативностью понятия решений, при минимуме ресурсных затрат.