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

Аспіранти

1 рік навчання (перше півріччя)

– Карпушин Дмитро Михайлович
кер. Гороховатський В.О., на контрактній підставі,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи "Ансамблеві технології та методи прийняття рішень у системах класифікації зображень"

– Лазарєва Наталя Миколаївна
кер. проф. Руденко О.Г., на контрактній підставі,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи: «»

2 рік навчання (третє півріччя)

– Сидоренко Дарина Іванівна
кер. Гороховатський В.О., вечірня форма навчання,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи "Моделі, методи та інформаційні технології кримінального аналізу, для протидії злочинності в Україні"

3 рік навчання (п'яте півріччя)

– Бродецький Філіп Анатолійович
кер. проф. Машталір В.П.,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи "Ієрархічні моделі семантичної сегментації зображень в інформаційних технологіях"

3 рік навчання (шосте півріччя)

– Пономаренко Роман Петрович
кер. проф. Гороховатський В.О.,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи «Моделі та технології машинного навчання в структурних методах розпізнавання зображень» ;

– Погібко Андрій Юрійович
кер. проф. Гороховатський В.О.,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи «Методи розпізнавання візуальних об’єктів за описом множини ключових точок зображення»;

– Іванов Роман Вячеславович
кер. проф. Гороховатський В.О.,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи «Методи та технологія розпізнавання біометричних зображень»

4 рік навчання (сьоме півріччя)

– Олійник Кирило Олегович
кер. проф. Руденко О.Г., на контр. підставі,
спеціальність 122 – Комп’ютерні науки,
тема дисертаційної роботи: «Робасна ідентифікація нелінійних об’єктів на основі штучних нейронних мереж»

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)