НОРМАТИВНО-ПРАВОВА БАЗА (ДОКТОР ФІЛОСОФІЇ)

НОРМАТИВНО-ПРАВОВА БАЗА

Освітньо-наукова програма 2021 (жовтень) 

Навчальний план 2021/2022 (жовтень)

Силабус навчальної дисципліни - Методи розпізнавання образів (КНМЗ)

Силабуси  дисциплін зі спеціальності

Рецензія ОНП "КОМП'ЮТЕРНІ НАУКИ"

Наукові керівники

Професор кафедри інформатики Гороховатський Володимир Олексійович

Професор кафедри інформатики Кузьомін Олександр Якович

Професор кафедри інформатики Машталір Володимир Петрович

Професор кафедри інформатики Машталір Сергій Володимирович

Доцент кафедри інформатики Кобилін Олег Анатолійович

Доцент кафедри інформатики Шафроненко Аліна Юріївна

Професор кафедри КІТС Безсонов Олександр Олександрович

Аспіранти

1 рік навчання (перше півріччя)

– Запорожченко Антон Петрович

керівник Гороховатський В.О., бюджет

тема дисертаційної роботи "Методи розпізнавання зображень на основі компонентних моделей структурного опису"

2 рік навчання (трете півріччя)

– Афанасьєв Анатолій Сергійович

керівник доц. Вечірська І.Д., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Побудова моделей класифікації текстів за допомогою нейромережевого підходу";

– Кравченко Олексій Олегович

керівник доц. Вечірська І.Д., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Методи та засоби алгебри предикатів для семантичного аналізу текстів";

– Танянський Олексій Сергійович

керівник проф. Машталір С.В., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Глибокі нейронні мережі для кластеризації масивів даних";

– Руденко Сергій Олегович

керівник проф. Безсонов О.О., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Нейромережева ідентифікація нелінійних динамічних об’єктів за умов апріорної невизначеності".

2 рік навчання (четверте півріччя)

– Новічонок Марія Сергіївна

керівник проф. Машталір C.В., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Методи контекстної класифікації об’єктів у відеопотоці"

– Норматова Тетяна Віталіївна

керівник проф. Машталір C.В., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Методи фрагментного аналізу відеопотоку для вирішення задачі класифікації"

– Чмутов Юрій Вадимович

керівник Гороховатський В.О., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи "Методи формування простору продуктивних класифікаційних ознак у системах комп’ютерного зору"

– Полубєхін Антон Андрійович

керівник доц. Шафроненко А.Ю., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи: "Нейро-фаззі системи для кластеризації потоків даних"

– Шевченко Олексій Тарасович

керівник проф. Безсонов О.О., на контрактній підставі

тема дисертаційної роботи: "Нейромережеві методи та засоби виявлення безпілотних літальних апаратів"

3 рік навчання (п'яте півріччя)

– Ковтуненко Андрій Романович
керівник проф. Машталір В.П., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи  "Моделі та методи аналізу темпоральних подій у відеопотоках"

– Оченашко Максим Олександрович
керівник Гороховатський В.О., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи  "Дослідження технології класифікації зображень із впровадженням статистичних моделей функції належності"

– Гальченко Кирилло Романович
керівник доц. Кобилін О.А., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи: «Моделі та технології квантового аналізу зображення»

– Лавошник Ілля Олександрович
керівник доц. Кобилін О.А., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи: «Моделі та методи опису та розпізнавання об’єктів у відеопотоці»

– Макаров Дмитро Сергiйович
керівник доц. Кобилін О.А., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи: «Моделі та методи семантичного аналізу відеоданих»

– Губочкін Віктор Ігорович
керівник доц. Шафроненко А.Ю., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи: «Моделі та технології багатофакторної біометричної автентифікації та ідентифікації»

4 рік навчання (сьоме півріччя)

– Лазарєва Наталя Миколаївна
керівник проф. Руденко О.Г., на контрактній підставі
тема дисертаційної роботи: «Методи та засоби інтелектуалізації процесів керування складними об'єктами на основі м'яких обчислень»

Гороховатський В., Творошенко І., Сидоренко Д. (2021) Класифікація зображень із використанням кластерного подання, Міжнародний науковий симпозіум «Інтелектуальні рішення-С». Обчислювальний інтелект (результати, проблеми, перспективи). Теорія прийняття рішень: праці міжнар. наук. симпозіум (Вересень 29, 2021). Київ – Ужгород, С. 44-45.

Гороховатський В.О., Гадецька С.В., Пономаренко Р.П. (2020) Формування концентрованого опису даних при класифікації зображень. Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2020): матеріали міжн. наук. конф. (25-29 травня 2020 р., с. Залізний Порт). – Херсон: Видавництво ФОП Вишемирський В.С., с. 58–60.

Gorokhovatskyi V., Gadetska  S., Ponomarenko R. (2020)  Recognition of Visual Objects Based on Statistical Distributions for Blocks of Structural Description of Image. Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making. Proceedings of the XV International Scientific Conference “Intellectual Systems of Decision Making and Problems of Computational Intelligence” (ISDMCI'2019), Ukraine, May 21–25, 2019, pp. 501-512. – Available online: https://rd.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-26474-1_35

Гороховатський, В.О., Гадецька, С.В., Пономаренко, Р.П. (2019) Логічний аналіз та оброблення даних задля класифікації зображень на підставі формування статистичного центру опису.  Системи управління, навігації та зв’язку. – №4 (56). – C. 43–48. – doi: 10.26906/SUNZ.2019.4.043.

Гадецька С.В. Розпізнавання зображень за розподілами фрагментів їх опису / С.В. Гадецька, В.О. Гороховатський, Р.П. Пономаренко // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2019): матеріали міжн. наук. конф., с. Залізний Порт, 21–25 травня 2019. – Херсон: Видавництво ФОП Вишемирський В.С., 2019.– С. 35–37.

Гадецька С.В. Розпізнавання зображень за розподілами фрагментів їх опису / С.В. Гадецька, В.О. Гороховатський, Р.П. Пономаренко // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2019): матеріали міжн. наук. конф., с. Залізний Порт, 21–25 травня 2019. – Херсон: Видавництво ФОП Вишемирський В.С., 2019.– С. 35–37.

Gorokhovatskyi V., Gadetska S., Gorokhovatskyi O., Ponomarenko R. (2020) Statistical Methods for Analyzing and Processing Data Components When Recognizing Visual Objects in the Space of Key Point Descriptors. In: Babichev S., Peleshko D., Vynokurova O. (eds) Data Stream Mining & Processing. DSMP 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1158. Springer, Cham, pp. 241-252. https://doi.org/10.1007/978-3-030-61656-4_15

Гороховатський, В.О., Пономаренко, Р.П. (2020) Класифікація зображень на підставі формування незалежної системи кластерів у складі структурних описів бази еталонів.  Сучасні інформаційні системи, т. 4,  №2, с. 17–23, doi: 10.20998/2522-9052.2020.2.04.

Руденко О.Г. Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування: аналіз та практичні рекомендації щодо їх використання / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.Г. Лебедєв, О.С. Романюк // Бионика интеллекта. –2018. –№2 (91). – С.31– 40 (Входить до міжнародних наукометричних баз Google Scholar,Index Copernicus, BASE, Research Gate)

Руденко О.Г. Про один алгоритм навчання нейронної мережі в задачі прогнозування часових рядів / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.Г. Лебедєв, О.С. Романюк // Бионика интеллекта. –2018.  -№1(90). –С.79–83. (Входить до міжнародних наукометричних баз Google Scholar,Index Copernicus, BASE, Research Gate)

Rudenko O. Analysis of convergence of adaptive singl-step algorithms for the identification of non-stationary objects / О. Rudenko, O. Bezsonov, V. Lebediev, А. Romanyk // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, № 1/4 (97), 2019. – P. 6–14. (Входить до міжнародної наукометричної бази Scopus, РІНЦ)

Rudenko O. Analysis of the influence of interference on the statistical properties of estimates of non-stationary parameters / О. Rudenko, А. Romanyk // Інформаційні системи і технології: монографія / за заг. ред. В. С. Пономаренка. – Харків: ФОП Бровін О.В., 2019. – С.97–107.

Руденко О.Г. Робастна ідентифікація об'єктів за наявністю негаусівських завад / О.Г. Руденко О.Г., О.О. Безсонов, Н.М. Сердюк, К.О. Олійник, О.С.Романюк // Бионика интеллекта. –2019. – №2(93). – С.7–12 (Входить до міжнародних наукометричних баз Google Scholar, Index Copernicus, BASE, Research Gate)

Руденко О.Г. Робастна ідентифікація об'єктів на основі мінімізації комбінованого функціоналу / О.Г. Руденко О.Г., О.О. Безсонов, Н.М. Сердюк, К.О. Олійник, О.С. Романюк // Системи обробки інформації. –2020 –№1 (160) – С.80–88. (Входить до міжнародних наукометричних баз Index Copernicus, BASE).

Олійник К.О. Градієнтні алгоритми навчання згортальних нейронних мереж / К.О. Олійник, О.С. Романюк // Інформаційні технології та системи: монографія / за заг. ред. В. С. Пономаренка. – Харків. : Видавництво «Стиль-іздат», 2020. – С. 37–51

Бессонов А.А. Факторизованные алгоритмы обучения персептрона в задаче построения нелинейной модели / А.А. Бессонов, К.О. Олейник, С.А. Романюк, О.Г. Руденко, Н.Н. Сердюк / Бионика интеллекта.-2020. –№1(94). – С. 23-29 (Входить до міжнародних наукометричних баз Google Scholar, Index Copernicus, BASE, Research Gate)

Романюк О.С. Нейроеволюційний підхід до прогнозування нестаціонарних пoслідовностей / О.С. Романюк // Збірник матеріалів І Міжнар. наук.-практ. конф. молодих вчених, аспірантів і студентів; «Сучасні інформаційні технології та системи в управлінні». [Електронний ресурс] 19–20 квітня 2018 р. – Київ : КНЕУ, 2018. – 266 – С.204–205

Руденко О.Г. Прогнозування нестаціонарних пoслідовностей за допомогою коеволюціонуючих штучних нейромереж/ О.Г. Руденко, О.С. Романюк // Збірник наукових праць за матеріалами II міжнародної науково-практичної конференції. «Синергетика, мехатроніка, телематика дорожніх машин і систем у навчальному процесі та науці». 29 травня 2018 р  – Харків, ХНАДУ, 2018. – C.159–161.

Руденко О.Г. Дослідження особливостей навчання штучних нейронних мереж в задачі прогнозування / О.Г. Руденко, О.С. Романюк // Матеріали восьмої міжнародної науково-технічної конференції «Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління». Полтава, Баку, Харків, Жиліна. – 2018.

Rudenko O. Time series prediction based on evolving neural network CMAC / О. Rudenko, O. Bezsonov, А. Romanyk // 3-d International Conference on Computer Algebra and Information Technologies. – Odessa, August 20-25, 2018. – P. 49 –51.

Руденко О.Г. Про оцінювання нестаціонарних параметрів, що описуються марківською моделлю / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.С. Романюк // Тези доповідей шостої міжнародної науково-практичної конференції «Проблеми інформатизації». Черкаси, Баку, Бельско-Бяла, Харків. – 2018. – C.48

Руденко О.Г. Прогнозування часових рядів на основі коеволюційних нейронних мереж / О.Г. Руденко, О.С. Романюк // Тези доповідей міжнародної науково–практичної конференції «Інформаційні технології та системи» 10-11 квітня 2019, Харків. – 2019.

Руденко О.Г. Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування часових рядів / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.С. Романюк // Тези доповідей дев’ятої  міжнародної науково-практичної конференції «Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних систем та засобів управління». Баку, Харків, Жиліна – 2019. – С.90– 91.

Руденко О.Г. Про вибір математичної моделі для прогнозування часових рядів / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.С. Романюк // Матеріали ХVII міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем». (MSSIS-2019) 20-22 листопада 2019. Дніпро. – 2019. – С. 221–222.

Олейник К.О. Дослідження спрощених алгоритмів навчання штучних нейронних мереж прямого поширення / К.О. Олейник, О.С. Романюк // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції  «Інформаційні технології та системи» 9-10 квітня 2020, Харків :ХНЕУ імені Семена Кузнеця. – 2020. – С. 19

Руденко О.Г. Нейромережеве прогнозування часових рядів на основі багатошарового персептрона / О.Г. Руденко, О.О. Безсонов, О.С. Романюк / Development Management. – 2019. –Vol. – Issue 1. – P.23–34.

Mashtalir S., Mashtalir V., Stolbovyi M. Video shot boundary detection via sequential clustering. International Journal “Information Theories and Applications”, 2017. Vol. 24, No. 1. – P. 50-59.

Hu Z., Mashtalir, S.V., Tyshchenko, O.K., Stolbovyi, M.I. Video shots’ matching via various length of multidimensional time sequences. International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2017. Vol. 9, No. 11. – P. 10-16. (Індексується в Scopus)

Hu Z., Mashtalir, S.V., Tyshchenko, O.K., Stolbovyi, M.I. Clustering matrix sequences based on the iterative dynamic time deformation procedure. International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2018. Vol. 10, No. 7. – P. 66-73. (Індексується в Scopus) 17

Машталир С.В., Столбовой М.И. Адаптивные матричные модели в задаче контроля потоков видео. Радіоелектроніка, iнформатика, управління. 2018. №4(47). – С. 188-194. (Індексується в Web of Science)

Богучарский С.И., Машталир С.В., Столбовой М.И. Быстрое обнаружение изменения свойств многомерных временных рядов на основе идентификационного подхода к ансамблю моделей. Системи обробки інформації. Харків : ХУПС. 2018. Вып. 3 (154). – С. 74-78.

Машталир С.В., Столбовой М.И., Яковлев С.В. Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних. Кибернетика и системный анализ. 2019. Том 55, №2. – С. 36-43. (Індексується в Scopus)

Машталир С.В., Столбовой М.И. Анализ методов пространственновременной сегментации видеопоследовательностей. Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту : Матеріали міжнародної наукової конференції. (Залізний Порт, Україна, 22–26 травня 2017). Херсон, Видавництво ПП Вишемирський В.С. 2017. С. 287-289.

Kobylin O., Mashtalir S., Stolbovyi M. Video clustering via multidimensional time-series analysis. Proceedings of the 9th International Conference on Information Management and Engineering ICIME 2017 (Barcelona, Spain, 9–11 October, 2017). New York : ACM International Conference Proceeding Series. 2017. P. 60-63. (Індексується в Scopus)

Машталир С.В., Столбовой М.И., Яременко М.М. Использование матричных моделей анализа временных рядов в задаче кластеризации видеопоследовательностей. Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту : Матеріали міжнародної наукової конференції (Залізний Порт, Україна, 21–27 травня 2018). Херсон, Видавництво ПП Вишемирський В.С. 2018. С.83-85.

Mashtalir S., Mashtalir V., Stolbovyi M. Representative based clustering of long multivariate sequences with different lengths. Proceedings of the 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). (Lviv, Ukraine, August 21-25, 2018). P. 545-548. (Індексується в Scopus)

Mashtalir S., Mikhnova O., Stolbovyi M. Sequence matching for contentbased video retrieval. Proceedings of the 2018 IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). (Lviv, Ukraine, August 21-25, 2018). P. 549-553. (Індексується в Scopus)

Kinoshenko D., Mashtalir S., Shlyakhov V., Stolbovyi M. Video shots retrieval with use of pivot points. Advances in Computer Science for Engineering and Education. The First International Conference on Computer Science, Engineering and Education Applications ICCSEEA 2018 (Kyiv, Ukraine, 18–20 January, 2018) / Hu Z., Petoukhov S., Dychka I., He M. (eds). Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham : Springer. 2019. Vol. 754. P. 102-111. (Індексується в Scopus)

Kinoshenko D., Kobylin O., Mashtalir S., Stolbovyi M. Metric video retrieval speedup by irrelevant data elimination. Proc. SPIE 11041, Eleventh International Conference on Machine Vision (ICMV 2018), 110410O; 8p. (Індексується в Scopus)