Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 8.

Предисловие выпускающего редактора

Потапов А.С.

Генеративные и вероятностные модели изображений в задачах их обработки и распознавания

Иконика - наука об изображении

Потапов А.С.

Генеративные и вероятностные модели в обработке изображений и компьютерном зрении

Луцив В.Р.

Сверточные искусственные нейронные сети глубокого обучения

Малашин Р.О., Кадыков А.Б.

Исследование обобщающих способностей сверточных нейронных сетей при формировании признаков, инвариантных к вращению

Pang Shuchao, Du Anan, Yu Zh. Zh.

Robust multi-object tracking using deep learning framework

Щербаков О.В., Жданов И.Н., Лушин Я.А.

Сверточный автоэнкодер как генеративная модель изображений для задач выделения признаков и восстановления изображений в утерянных областях

Волынский М.А., Гуров И.П., Ермолаев П.А., Скаков П.С.

Сравнительный анализ расширенной фильтрации Калмана и последовательного метода Монте-Карло при использовании вероятностных моделей сигналов в оптической когерентной томографии

Скаков П.С., Гуров И.П.

Реализация последовательного метода Монте-Карло в системах с массовым параллелизмом для обработки изображений в оптической когерентной томографии

Филатов В.И., Потапов А.С.

Сравнение вероятностных языков программирования на примере решения задач кластеризации и выделения признаков

Пономарев C.В.

Исследование методов сегментации поверхностей при сопоставлении изображений в трехмерном пространстве

Иванов П.И.

Использование микроэлектромеханических систем при решении задачи стабилизации видеоизображений

Жданов И.Н., Щербаков О.В.

Модификация преобразования Хафа с использованием периодичности восстанавливаемой структуры объектов на изображении

Майшева А.Н.

Распознавание изображений с помощью цветовых гистограмм