注释,注释: Объектом исследования является методология построения оптических корреляционных устройств, предназначенных для решения задачи пеленгации в целях автономного наведения космических летательных аппаратов. Предметом исследования является возможность выполнения преобразования Фурье оптическими устройствами. В статье рассматриваются особенности принципиальных моделей оптических вычислительных устройств для построения корреляционной характеристики и создания корреляционно-экстремальной системы наведения и посадки космического аппарата. Выполнено исследование общих свойств и принципов функционирования оптических вычислительных устройств. Рассматриваются вопросы разработки научных методов и алгоритмов оптической обработки визуальных пространственных данных. Описан перспективный подход к созданию пеленгационного вычислительного устройства на основе Фурье преобразования, выполняемого оптической системой, для определения угловых координат интересующего объекта. В настоящем исследовании используется методы структурного и математического моделирования для создания и анализа моделей, описываемых оптических вычислительных корреляционных устройств. На основе выполненного анализа моделей оптических корреляционных вычислительных устройств описаны преимущества и недостатки существующих оптических схем. Результатом данного анализа стало выдвижение формальных требования к специальному бортовому оптическому вычислительному устройству для наведения космического летательного аппарата на точку посадки на малом теле Солнечной системы. Перспективность создания подобного оптического вычислительного устройства обусловлена снижением нагрузки на аппаратную часть бортового вычислительного комплекса космического летательного аппарата.

关键词: оптическая обработка, распознование изображений, бортовой вычислительный комплекс, автономное наведение, оптический вычислитель, пространственная информация, оптическая схема, пеленгация, автономная навигация, пространсвенные данные

参考书目:
T. Kubota, et al, An autonomous navigation and guidance system for MUSES-C asteroid landing, Acta Astronautica, 52(2-6): 125–131, 2003.
C. Cocaud and T. Kubota, Autonomous navigation near asteroids based on visual SLAM," in Proceedings of the 23rd International Symposium on Space Flight Dynamics, Pasadena, California, 2012.
S. Kulumani, K. Takami, T. Lee, Geometric control for autonomous landing on asteroid Itokawa using visual localization, in Proceedings of the AAS Astrodynamics Specialist Conference Stevenson, WA, 2017.
T. Miso, T. Hashimoto, and K. Ninomiya, Optical guidance for autonomous landing of spacecraft," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 35, no. 2, pp. 459{473, 1999, issn: 0018-9251. doi: 10.1109/7.766929.
Cheng Y., Johnson A., Matthies L., "MER-DIMES: a planetary landing application of computer vision", IEEE Comp. Soc. Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego, USA, 2005.
Johnson A., Ansar A., Matthies L., Trawny N., Mourikis A.I.,

注释,注释: В статье рассматриваются вопросы, связанные с использованием перспективного метода оптической корреляции, для автономного наведения и посадки космического летательного аппарата (КЛА) на поверхность малого тела солнечной системы (МТСС). Используется способность оптических систем осуществлять преобразование Фурье, что дает возможность построения на основе оптико-электронных устройств быстродействующих вычислительных устройств с высокой производительностью. Распределение освещенности (энергии) в плоскости предмета или входного зрачка является для оптического вычислительного устройства, построенного на указанном выше принципе, потоком входных данных. В общем случае эта информация является функцией пропускания эталона по двум пространственным координатам, х и у. Для исследования указанных аспектов используется аппарат математического анализа и в частности интегральное исчисление для создания математической модели оптического корреляционного пеленгатора с вращающимся эталоном. Предлагается модулировать оптический сигнал, проходящий сквозь прозрачный эталон, как по амплитуде, так и по фазе. Достоинством метода является сверхвысокая скорость обработки информации, которая будучи ограничена скоростью распространения света и осуществляется почти мгновенно, учитывая небольшие размеры устройств. Приводится теоретическое обоснование эффективности метода оптической полярной корреляции. Показано, что для нейтрализации эталона при наведении и посадке КЛА целесообразно использовать вращение эталонного изображения. Рассмотрен метод вращения эталонного изображения для отыскания экстремума функции корреляционного сигнала и нейтрализации эталона.

关键词: оптическая обработка, пространственная информация, посадка КЛА, наведение КЛА, малые тела, распознование образов, вычислительные комплексы, компьютерное зрение, оптический вычислитель, нейтрализация эталона

参考书目:
Сырямкин В.И., Шидловский В.С. Корреляционно-экстремальные радионавигационные системы. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2010. – 316 с.
Якушенков Ю.Г. Проектирование оптико-электронных приборов. 2-е изд. — М.: Логос, 2000. — 489 с.
Боголюбов, И.А. Применение оптического пеленгатора для целей посадки космического летательного аппарата на малые тела солнечной системы / И.А. Боголюбов, А.А. Лобанов, А.С. Филонов // Научный альманах. – 2017. №5-3(31). – С. 45-48.
Щербинин В.В. Построение инвариантных корреляционно-экстремальных систем навигации и наведения летательных аппаратов / В. В. Щербинин. – М. : Изд-воМГТУим. Н. Э. Баумана, 2011. – 230 с.
Белинская, Е.В. История и перспективы использования систем технического зрения для управления процессом посадки на планеты и малые тела солнечной системы / Е.В. Белинская // Механика, управление и информатика (см. в книгах). – 2009. – №1. – С. 268–278.
Дубов С.С., Зельков К.В., Конопихин А.А., Краснопевцева Б.В., Лобанов А.А., Рожнев И.Ю., Шингарева К.Б. Выбор п

注释,注释: В данной статье представлены результаты экспериментального сравнения кластерного анализа данных о грозовых разрядах алгоритмами k-means, dbscan и иерархическими агломеративными алгоритмами, где для вычисления межкластерного расстояния используются методы ближайшего соседа, полной и средней связи и метод Уорда. Произведена оценка влияния нормировочных параметров на количество кластеров, определяемых рассматриваемыми алгоритмами на тестовой выборке. В качестве тестовой выборки были использованы данные о времени регистрации и координаты грозовых разрядов, зафиксированные Всемирной сетью локализации молний (World Wide Lightning Location Network, WWLLN). Построение группировочных решений выбранными алгоритмами кластеризации производились с помощью па-кетов кластерного анализа Nbclust, dbscan и fpc, разработанных на языке R. Показано, что выбор значений нормировочных параметров имеет существенное влияние на количество выделяемых кластеров из рассматриваемой выборки при использовании иерархических алгоритмов кластеризации (особенно для метода ближайшего соседа). Выбор нормировочных параметров практически не влияет или оказывает незначительное влияние на результаты кластеризации грозовых разрядов с помощью алгоритмов k-means и dbscan. Наилучшее согласование с экспертной оценкой получено для алгоритма dbscan при нормировочных параметрах соответствующих линейным размерам грозовой конвективной ячейки 100 км и времени существования от 30 минут до часа.

关键词: интеллектуальный анализ данных, алгоритмы кластеризации, k-means, dbscan, иерархические алгоритмы, качество кластеризации, индекс силуэта, нормализация данных, грозовой разряд, WWLLN

参考书目:
Christian Hennig fpc: Flexible Procedures for Clustering https://CRAN.R-project.org/package=fpc.
Hadi Fanaee Tork. 2012. Spatio-temporal clustering methods classification. In Doctoral Symposium on Informatics Engineering. 199-209.
Michael Hahsler, Matthew Piekenbrock, Sunil Arya, David Mount dbscan: Density Based Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Related Algorithms https://CRAN.R-project.org/package=dbscan.
Charrad M., Ghazzali N., Boiteau V., Niknafs A. (2014). "NbClust: An R Package for Determining the Relevant Number of Clusters in a Data Set.", "Journal of Statistical Software, 61(6), 1-36.", "URL http://www.jstatsoft.org/v61/i06/".
Мареев Е.А., Стасенко В.Н., Булатов А.А., Дементьева С.О., Евтушенко А.А., Ильин Н.В., Кутерин Ф.А., Слюняев Н.Н., Шаталина М.В. Российские исследова-ния атмосферного электричества в 2011–2014 гг Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 2. С. 175.
European Organisation for the Exploitation of Meteorological Sa

注释,注释: Распознавание формы изображений групп точечных и/или малоразмерных объектов (ГТО) представляют собой нетривиальную задачу из-за несвязности и вырожденности их элементов. Дополнительно задача усложняется для ГТО с нестационарной конфигурацией, таких как «цепочки» и «скопления». Различение данных типов изображений имеет самостоятельное значение, а также может использоваться для разветвления алгоритма более детального распознавания ГТО. Для синтеза эффективных различителей цепочек и скоплений важно определиться с принципом описания формы ГТО и дискриминационным признакам, определить статистику и характеристики принятия решений в условиях действия мешающих факторов. Решение данной задачи достигается методами теории обработки цифровых изображений и сигналов, теории контурного анализа для синтеза алгоритмов описания и анализа формы изображений, методами теории вероятности и математической статистики для синтеза методов принятия решений. Для связывания изолированных элементов ГТО в единый объект используется процедура построения минимального остовного дерева. Его форма описывается цепным комплекснозначным кодом – его контуром. Зависимость ширины энергетического спектра такого контура или величины интервала корреляции его отсчетов от степени сложности формы дало основание выбрать в качестве дискриминационного признака различения цепочек и скоплений характеристики автокорреляционной функции (АКФ) контура. В качестве таких характеристик исследуются ширина АКФ (интервал корреляции) и корреляция соседних элементов контуров ГТО. Синтезированы соответствующие алгоритмы различения ГТО указанных классов как опознавателей цепочек. Найдены характеристики алгоритмов принятия решений для различных условий наблюдения. Выполнен сравнительный анализ их эффективности и ограничений применимости.

关键词: форма минимального дерева, автокорреляционная функция контуров, сложность контура, форма контура, конфигурация группы точек, групповой точечный объект, опознавание цепочек, опознавание скоплений, интервал корреляции контура, корреляция отсчетов контуров

参考书目:
Точечные поля и групповые объекты / Я. А. Фурман, А. А Роженцов, Р. Г. Хафизов, Д. Г. Хафизов, А. В. Кревецкий, Р. В. Ерусланов; под общ. ред. Я. А. Фурмана. – М: ФИЗМАТЛИТ, 2014. – 440 с.
Верба В.С. Обнаружение наземных объектов. Радиолокационные системы обнаружения и наведения воздушного базирования. – М.: Радиотехника, 2007. – 360 с.
Бурый А.С., Михайлов С.Н. Методы идентификации астроориентиров в задачах ориентации и навигации космического аппарата по изображениям звездного неба // Зарубежная радиоэлектроника. – №7-8, 1994. – С.44-52.
Анисимов В.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. – М.: Высш. шк., 1983. – 295 с.
Кревецкий А.В. Обработка изображений в системах ориентации летательных аппаратов.-Йошкар-Ола: Изд-во МарГТУ, 1998. – 149 с.
Лукъяница А.А., Шишкин А.Г. Цифровая обработка видеоизображений. – М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. – 518 с.
Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А

注释,注释: Предметом исследования данной статьи является применение аппарата теоретико-множественных операций для формирования графа сборки конструкции 3D объекта. Так же в статье рассматриваются вопросы организации алгоритмической и программной системы – электронного конструктора графа сборки 3D объекта – как одного из способов трансформации архивов чертежно-конструкторской документации с бумажного носителя в электронную модель объекта. Автоматизация этого процесса представляет большой научный интерес и находится в процессе разработки некоторых научных геометрических школ, в том числе нижегородской школы. При проведении исследования были использованы теоретические и эмпирические методы, а именно: аналитическое обобщение и систематизация информации по литературным и другим источникам, постановка задачи, выявление и разрешение противоречий, использование эвристического подхода при построении рабочих гипотез, применение методов геометрического моделирования. Автоматизация процесса преобразования данных 2D→3D, т.е. изображений на поле чертежа в электронную модель изделия, и известного как «решение обратной задачи начертательной геометрии», давно привлекает исследователей, но пока не представлена ни в одной из известных систем геометрического моделирования. Изучение и анализ действий пользователя, выделяющего элементарные тела на чертеже, позволяет разработать совершенный алгоритм «автоматического чтения чертежа» с максимальным учетом эвристической составляющей этого процесса. Разработанный авторами статьи программный комплекс является одним из подготовительных этапов для перевода архивов чертежно-конструкторской документации изделия с бумажного носителя в электронный вид и преобразования двумерного чертежа в электронную трехмерную модель объекта (ЭМИ, ЭМД) и позволяет проводить практические исследования в малоизученной области восприятия человеком чертежно-конструкторской документации, что необходимо при подготовке разработчиков программного обеспечения систем автоматизированного проектирования.

关键词: граф сборки, теоретико-множественные операции, чертежи, архивы, 3D геометрическое моделирование, учебный процесс, электронная модель изделия, непрерывная поддержка ЖЦИ, информационное моделирование здания, система автоматизированного проектирования

参考书目:
Тани, Х.И. Алгоритм построения пространственного описания тела, заданного проекциями / Х.И. Тани // Известия АН СССР. Техническая кибернетика.– 1966. – № 6.
Щеколдин, В.А. Итерационный метод построения пространственного описания тела, заданного своими проекциями / В.А. Щеколдин // Вычислительная техника в машиностроении: Сб. ст. – Минск. – ИТК АН БССР, 1969.
Полозов, В.С. Алгоритмическое описание некоторых конструкторских задач для решения их с помощью ЭЦВМ / В.С. Полозов // Использование математических методов и электр.-вычислит. техники в машиностроении: Труды ПТИНИИ ВВСНХ.  Горький, 1965. Выпуск 2 (9).  С. 57 – 69.
Котов И.И., Полозов В.С., Широкова Л.В. Алгоритмы машинной графики М., Машиностроение, 1977 г., 232 стр.
Полозов В.С., Будеков О.А., Ротков С.И., Широкова Л.В. Автоматизированное проектирование. Геометрические и графические задачи. М., Машиностроение, 1983 г., 280 стр.
Idesawa, M. A. Automatic Input of Line Drawing and Generation of Solid Figure from T

注释,注释: Предметом исследования является архитектура генератора трехмерных сцен, содержащих группы точечных и малоразмерных объектов c координатными и импульсными шумами. Авторы исследуют способы построения иерархий классов программного комплекса исходя из поставленного требования интеграции алгоритмов построения и зашумления сцены. Анализируется построение универсального интерфейса для алгоритмов построения сцены, не обладающего свойством избыточности относительно классов-контейнеров для параметров и повторной реализацией идентичных алгоритмов для различных типов данных при сохранении возможности для варьирования входных параметров метода генерации. Универсальность интерфейса процедур генерации эталонов и интеграция с процедурами зашумления и проверки целостности данных разрешается за счет организации слабо связной иерархии на обобщенных функторах с применением списка типов. Выделены основные классы абстракций, необходимых для моделирования основных типов объектов со спецификациями параметров условий наблюдения для возможности анализа правильности последующего распознавания. Генератор отличается поддержкой точечных примитивов и их групп, стохастических моделей групповых объектов и искажений, расширяемостью типов моделей объектов и шумов, возможностью встраивания в программы пользователя для исследования эффективности методов распознавания.

关键词: Моделирование 3D сцен, распознавание образов, распознавание изображений, групповые точечные объекты, группы малоразмерных объектов, анализ сцен, архитектура программного комплекса, иерархии классов, визуализация моделей, анализ эффективности распознавания

参考书目:
Кревецкий А.В.. Уржумов Д.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013619227 «Программный комплекс обработки изображений и распознавания объектов дистанционного зондирования земли «Observer 1.1», 2013, дата поступления заявки 06.08.2013 г, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 27.09.2013 г.
Кревецкий А.В.. Уржумов Д.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014662372 «Комплекс тестирования алгоритмов различения групп малоразмерных объектов локационных изображений», заявка №2014660392 от 14.10.2014, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 28.11.2014.
Уржумов Д.В., Кревецкий А.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014661142 «Генератор локационных сцен, содержащих малоразмерные объекты, с настраиваемыми параметрами зашумления», заявка № 2014613518 от 21.04.2014 г, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 24.10.2014.
Программирование с использованием OpenGL / URL: http://www.opengl.org.ru/.
Уржумов Д.В., Кр

注释,注释: Групповые точечные объекты (ГТО) представляют собой множества изолированных контрастных к фону точечных отметок, объединенных некоторым общим признаком. Во многих приложениях в качестве устойчивого признака выступает форма взаимного располо-жения точечных объектов группы. Применение известных методов распознавания формы ГТО становится проблематичным, когда в поле зрения наблюдателя попадает лишь часть ГТО одного из известных классов. Возможные отклонения точечных объектов от своих эта-лонных положений дополнительно усложняют задачу распознавания частично маскирован-ных ГТО. В работе исследуется распознавание ГТО по наиболее схожим с эталонными локаль-ным описаниям конфигурации соседних элементов ГТО. В качестве локальных описаний используются цилиндрические сечения абстрактного векторного поля с источниками в элементах ГТО и ограниченным масштабом дальнодействия. Локальные описания конфигурации ГТО представляются дискретным комплекснозначным кодом. Модуль и аргумент каждого отсчета соответствуют силе и направлению действия векторного поля. Мера схожести на основе модуля скалярного произведения таких описаний формы обеспечивает инвариантность к ракурсу наблюдения ГТО и не зависит от смещения ГТО в кадре. Характеристики распознавания подтверждают эффективность рассмотренного метода распознавания частично маскированных ГТО в значимом для практики диапазоне случайных флуктуаций координат элементов ГТО.

关键词: Групповой точечный объект, ассоциированный сплошной образ, точечные поля, распознавание групповых объектов, анализ точечных сцен, пространственная компактность, векторное поле, цилиндрические сечения поля, инвариантность к повороту, комплекснозначное кодирование

参考书目:
Точечные поля и групповые объекты / Я. А. Фурман, А. А Роженцов, Р. Г. Хафизов, Д. Г. Хафизов, А. В. Кревецкий, Р. В. Ерусланов; под общ. ред. Я. А. Фурмана. – М: ФИЗМАТЛИТ, 2014. – 440 с.
Верба В.С. Обнаружение наземных объектов. Радиолокационные системы обнаружения и наведения воздушного базирования. – М.: Радиотехника, 2007. – 360 с.
Бурый А.С., Михайлов С.Н. Методы идентификации астроориентиров в задачах ориентации и навигации космического аппарата по изображениям звездного неба // Зарубежная радиоэлектроника. – №7-8, 1994. – С.44-52.
Анисимов В.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. – М.: Высш. шк., 1983. – 295 с.
Кревецкий А.В. Обработка изображений в системах ориентации летательных аппаратов.-Йошкар-Ола: Изд-во МарГТУ, 1998. – 149 с.
Мандель И. Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.
Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукъяница, А.Г.Шишкин. – М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. – 518 с.
Введение в контурный анализ

注释,注释: Предметом исследования является нового алгоритма сегментации, позволяющего повысить качество и скорость обработки снимков по сравнению с известными алгоритмами. Рассматривается постановка задачи сегментации медицинских изображений и существующие подходы к ее решению. Отмечается, что сегментация является наиболее сложным моментом в обработке и анализе медицинских изображений биологической ткани, так как необходимо выделять области, соответствующие различным объектам или структурам на гистологических препаратах: клеткам, органоидам и артефактам. Особое внимание уделяется алгоритмам роя частиц и к-средних. При решении задачи используется методология роевого интеллекта, кластерный анализ, теория эволюционных вычислений, математическая статистика, компьютерное моделирование и программирование. Предлагается новый гиперэвристический алгоритм и его модификация для решения задачи сегментации медицинских снимков с целью повышения качества и скорости обработки снимков. Приводятся результаты экспериментальных исследований, полученные на основе тестовых данных из известного набор медицинских МРТ-снимков с использованием разработанного авторами программного обеспечения. Установлены оптимальные значения коэффициентов, определяющих поведение и эффективность гиперэвристик, что позволяет уменьшить количество итераций алгоритмов. Результаты демонстрируют преимущество и подтверждают перспективность использования гиперэвристических алгоритмов в системах цифровой обработки медицинских снимков для решения задачи сегментации медицинских изображений.

关键词: сегментация изображений, гиперэвристика, алгоритм роя частиц, алгоритм k-средних, пиксель, кластер, оптимизация, расстояние, эксперимент, моделирование

参考书目:
Коробейников А.Г., Алексанин С.А. Методы автоматизированной обработки изображений при решении задачи магнитной дефектоскопии // Кибернетика и программирование. - 2015. - 4. - C. 49 - 61. DOI: 10.7256/2306-4196.2015.4.16320. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_16320.html
Медицинская система OsiriX [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.osirix-viewer.com
El-Desouky N., et. A new approach to weight variation in swarm optimization // Proc. of the 9th int. conf. Al-azhar engineering, 2007. P. 240 – 244.
Saini G., Kaur H. A novel approach towards k-mean clustering algorithm with PSO // Int. jour. of computer science and information technologies. – 2014.-vol. 5 (4). – P. 5978-5986.
Rana S., Jasola Kumar R. A hybrid sequential approach for data clustering using k-means and particle swarm optimization algorithm // Int. Jour. of Engineering, Science and Technology. 2010. Vol. 2. No. 6.-P. 167-176.
McQueen, J.B., 1967. Some methods for classification and analysis of multivariate observa

注释,注释: В современной робототехнике проблема разработки систем, алгоритмов и методов пространственной ориентации и навигации роботов остается одной из наиболее актуальных задач. В работе предложен алгоритм расчета для задачи моделирования оптического потока на основе динамики движения частиц. В отличие от традиционных методов расчета, автором подробно рассматриваются такие аспекты решения задачи определения оптического потока, как использование методов расчета ряда Фурье с учетом элементов законов гидродинамики, что позволяет рассмотреть задачу определения оптического потока с иной, более новой точки зрения. Теоретические методы исследования основываются на методах цифровой обработки изображений, распознавания образов, дискретных преобразований и системного анализа. Расчеты оптического потока в данной задаче сводятся к определению смещения каждой точки кадра и позволяют построить поле скоростей каждой частицы света, огибающей выбранный объект. Результаты исследования применимы в сфере систем модернизации управления, мониторинга и обработки полученной фото и видеоинформации для повышения эффективности выполняемых работ за счет обеспечения более точного технического зрения, а следовательно, мобильности и автономности работы роботов, что в свою очередь может повлиять на экономическую составляющую использования робототехнических комплексов и систем.

关键词: моделирование, оптический поток, динамика движения частиц, поля скоростей, техническое зрение, компьютерное зрение, распознавание образов, робототехника, векторное поле, обработка изображений

参考书目:
Самохин А. Б. Самохина А. С. Фортран и вычислительные методы. – М.: Русина, 1994.-120с
Коробейников А.Г., Федосовский М.Е., Алексанин С.А. Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений // Кибернетика и программирование. - 2016. - 1. - C. 270 - 291. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.1.17867. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_17867.html
Соловьев П. В. Fortran для персонального компьютера. – М.: Арист, 1991-23с.
Федоткин И. М. Математиеческое моделирование технологических процессов. Либроком, 2011.-416 с.
Дворкович А. В., Мохин Г. Н., Нечепаев В. В. Об эффективности цифровой обработки статических изображений //Цифровая обработка сигналов и ее применение Докл. 1 Междун. конф.-М, 1998-Т 3-С 202-204.
Мошкин В. И., Петров А. А., Титов В. С., Якушенков Ю. Г. Техническое зрение роботов – М.: Машиностроение, 1990. – 272 с.:ил.
Хорн Б. К. Зрение роботов: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 487 с., ил.
Багутдинов Р. А. Результаты исследовани

注释,注释: Предметом исследования являются методы совмещения сенсорной и синтезированной видеоинформации применительно к авиационным системам комбинированного видения. Применение таких систем позволит производить управление пилотируемыми и беспилотными летательными аппаратами в условиях недостаточной видимости за счёт объединения видеоинформации от бортовых видеокамер с видеоинформацией, синтезированной по априорно заданной виртуальной модели местности. При этом бортовая навигационная система, измеряющая положение и ориентацию летательного аппарата, имеет погрешности, из-за которых ракурс синтезированного по виртуальной модели местности изображения не соответствует ракурсу съёмки бортовыми видеокамерами, поэтому необходима процедура совмещения сенсорного и синтезированного изображений. Исследование проводилось с помощью математического и компьютерного моделирования системы комбинированного видения с использованием синтезированных и реальных изображений подстилающей поверхности. Новизна полученных результатов заключается в универсальности разработанного алгоритма совмещения, т. е. в возможности совмещения видеоизображений с произвольным сюжетным содержанием, в сочетании с возможностью его практической реализации и высоким качеством совмещения.
Разработанный алгоритм совмещения сенсорных и синтезированных изображений на основе топологической привязки и фильтрации по Калману обеспечивает достаточно точное и надёжное совмещение, удовлетворяющее минимальным требованиям для авиационных систем комбинированного видения, универсален и не требователен к сюжетному содержанию изображений, имеет низкую вычислительную сложность и может быть реализован на аппаратно-программной базе современной авионики.
При проверке алгоритма использовались точностные характеристики на уровне бытовых навигационных приборов, которые существенно уступают по точности современным авиационным навигационным системам, что говорит о возможности его использования в недорогих и компактных пользовательских системах, а также в мобильных роботах.

关键词: алгоритмы, системы технического зрения, виртуальная реальность, совмещение изображений, виртуальная модель местности, человеко-машинные интерфейсы, авиационные системы, бортовая авионика, системы комбинированного видения, системы синтезированного видения

参考书目:
Фильтр Калмана [Электронный ресурс] // 2013. URL: habrahabr.ru/post/166693/ (дата обращения: 15.05.2015).
Fusion of sensor data and synthetic data to form an integrated image, US 7925117 B2 [Электронный ресурс] // 2006. URL: google.com.ar/patents/US7925117 (дата обращения: 13.02.2014).
Open Toolkit Library [Электронный ресурс] // 2015. URL: opentk.com (дата обращения: 09.02.2015).
RTCA DO-315B Minimum Aviation System Performance Standards (MASPS) for Enhanced Vision Systems, Synthetic Vision Systems, Combined Vision Systems and Enhanced Flight Vision Systems [Электронный ресурс] // 2011. – 142 p. URL: https://www.eurocae.net/eshop/catalog/product_info.php?products_id=299 (дата обращения: 10.01.2016).
Совмещение изображений в корреляционно-экстремальных навигационных системах / Под ред. Л.Н. Костяшкина, М.Б. Никифорова. – М.: Радиотехника, 2015. – С. 208.
Руководство Р-315 «По минимальным стандартам характеристик авиационных систем (MASPS) для систем улучшенного видения, систем искусственного ви

注释,注释: Предметом исследования являются автоматизированные процедуры выбора метода и и соответствующих параметров для улучшения цифровых изображений. В данной статье в качестве метода улучшения служит метод фильтрации, называемый маской Лапласа. Ввиду того, что изображение представляется дискретной функцией, то в качестве приближения непрерывной формулы двумерного оператора Лапласа служат различные дискретные представления. Кроме того были рассмотрены фильтры (маски) высоких частот Лапласа, которые достаточно часто используют при цифровой обработке изображений. Методология исследования базируется на вычислительных экспериментах. Программное обеспечение для этих экспериментов разработано при помощи системы MATLAB. Новизна исследований заключается с обозначением направления, которое поможет сократить временные затраты с одновременным повышением эффективности и надежности программного обеспечения для цифровой обработки изображений. Это подтверждается результатами численных экспериментов, которые были проведены при помощи разработанной автоматизированной процедуры выбора и настройки параметров маски Лапласа для цифровой обработки изображений.

关键词: Обработка изображений, Улучшение изображения, Сглаживание изображения, Фильтрация изображений, Маска Лапласа, САПР, Автоматизированная процедура, MATLAB, Процедура выбора, Оператор Лапласа

参考书目:
Гатчин Ю.А., Коробейников А.Г. Проектирование интегрированных автоматизированных технологических комплексов// СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2000, 171 c.
Коробейников А.Г. Методы автоматизированного проектирования//LAP LAMBERT Academic Publishing-2011.-248 с.-ISBN 978-3-8465-1652-2
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Методы и модели цифровой обработки изображений.-Санкт-Петербург: Политехнический университет, 2014.-190 с.-ISBN 978-5-7422-4892-7.
Коробейников А.Г., Божьев А.Н., Гатчин Ю.А., Савков С.В., Ашевский Д.Ю., Алексанин С.А., Заколдаев Д.А. Вероятностный подход к оценке информационных угроз радиоэлектронных объектов//Вестник Чувашского государственного университета.-Чебоксары: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова», 2015.-№ 3.-Информатика, вычислительная техника и управление.-С. 154-163.-ISSN 1810-1909.
Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений. — М.: Мир,

注释,注释: Предметом исследования являются методы, позволяющие решать задачу восстановления смазанных цифровых изображений. Дана математическая постановка задачи удаления смаза в изображении. Представлено интегральное уравнение Вольтерры I рода. Базируясь на совокупности методов, решающих данное интегральное уравнение, предложена автоматизированная процедура выбора метода решения задачи удаления смаза в цифровом изображении. Более детально рассмотрен метод "Тихоновской регуляризации". Проведены численные эксперименты для разных видов цифровых изображений. Дана рекомендация по выбору параметра регуляризации. Методология исследования базируется на методах решения некорректных задач, к которым принадлежит задача удаления смаза из цифрового изображения Новизна исследований заключена в единообразном подходе для решения задачи удаления смаза из цифрового изображения. Данный подход был применен к различным видам цифровых изображений. Результаты выбора параметра регуляризации, полученные при помощи численных экспериментов, как и следовало ожидать, для разных видов изображений получаются разными.

关键词: размытие изображения, свертка, слепая деконволюция, устранение смаза, улучшение изображения, обработка изображений, изображение, невязка, Метод регуляризации Тихонова, Автоматизированная процедура

参考书目:
Воробьев С. Н. Цифровая обработка сигналов //М.: Академия, 2013. – 320 c. ISBN: 978-5-7695-9560-8
Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных за-дач.— М.: Наука, 1979.—286 с.
Wang, Y., Yang, J., Yin, W., Zhang, Y. A new alternating minimization algorithm for total variation image reconstruction // SIAM Journal on Imaging Sciences. 2008, 1. Pp. 248–272.
Levin A., Fergus R., Durand F. and Freeman W.T. Image and depth from a conventional camera with a coded aperture // ACM Trans. 2007, 26, 3. Article no. 70.
Fergus, R., Singh, B., Hertzmann, A., Roweis, S.T., Freeman, W.T. Removing camera shake from a single photograph // ACM Trans. 2006, 25. Pp. 787–794.
Cho, S., Lee, S. Fast motion deblurring // ACM Trans. 2009, 28
Shan, Q., Jia, J., Agarwala, A. High-quality motion deblurring from a single image // ACM Trans. 2008, 27. Pp. 35-42.
Yitzhaky Y., Mor I., Lantzman A. and Kopeika N. S. Direct method for restoration of motion-blurred images // Journal of Opt. Soc. Am. A. 1998, 15, 6

注释,注释: В данной работе объектом исследования являются разработанные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений, которые применяются при создании проблемно-ориентированных подсистем, в частности при решении задач дефектоскопии. Актуальность представленной задачи обусловлена все возрастающими требованиями к техническим характеристикам современного оборудования, используемого в области медицины, освоения космоса, информационных технологий и так далее. А отсюда вытекает актуальность задачи создания процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки и анализа изображений, используемых при решении задачи дефектоскопии. Представленные автоматизированные процедуры автоматизированного выбора методов анализа и цифровой обработки изображений разрабатывались на базе современных методов цифровой обработки изображений Основным результатом представленных исследований разработанных процедур автоматизированного выбора методов цифровой обработки изображений для решения задач дефектоскопии является то, что при помощи данных процедур оператор, в зависимости от квалификации, может значительно улучшить качество цифровых фотографий. А это приведет к более качественной идентификации дефектов, что, в свою очередь, позволит выдержать все заданные технические требования к выпускаемой продукции.

关键词: РАЗМЫТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, СВЕРТКА, МАСКА ЛАПЛАСА, ВИНЕРОВСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, ДЕФЕКТОСКОПИЯ, ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОБНАРУЖЕНИЕ ГРАНИЦ, МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, СГЛАЖИВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, УСТРАНЕНИЕ СМАЗА

参考书目:
Коробейников А.Г., Гришенцев А.Ю. Увеличение скорости сходимости метода конечных разностей на основе использования промежуточного решения // Кибернетика и программирование. - 2012. - 2. - C. 38 - 46. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_13864.html
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Декомпозиция n-мерных цифровых сигналов по базису прямоугольных всплесков // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.-Санкт-Петербург: СПбНИУ ИТМО, 2012.-Т. 80, вып. 4.-Компьютерные системы и информационные технологии.-С. 75-79.-170 с.-ISSN 2226-1494.
Коробейников А.Г. Методы автоматизированного проектирования// LAP LAMBERT Academic Publishing.-2011.-250 с.-ISBN 978-3-8465-1652-2.
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Улучшение сходимости метода конечных разностей с помощью вычисления промежуточного решения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.-Санкт-Петербург: СПбНИУ ИТМО, 2012.-Вып. 3.-№ 79.-С. 124-127.-158 с.-ISSN 2226-1494.
Коробейников А.Г., Ахапк

注释,注释: 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.

关键词: динамически изменяющиеся сцены, цветовое пространство, цветные изображения, кластеризация, колориметрические модели, выпуклая оболочка, аппаратно-зависимые цветовые модели, точечное описание сцены, методы точечного описания, распознавание по точкам

参考书目:
Лукьяница А.А., Шишкин А.Г. Цифровая обработка видеоизображений. – М: Ай-Эс-Эс Пресс, 2009.-518 с.
Yu-Jin Zhang Advances in image and video segmentation. – IRM Press: Beijing, 2006. – 473 p.
Михайлов С.И. Применение данных дистанционного зондирования Земли для решения задач в области сельскохозяйственного производства // Земля из космоса — наиболее эффективные решения. 2011, № 9. С. 17–23
K. Nummiaro, E. Koller-Meier, and L. V. Gool, “Color features for tracking non-rigid objects,” Special Issue on Visual Surveillance Chinese Journal of Automation, 2003, Pp. 345–355.
P.E. Debevec, C.J. Taylor and J. Malik. Modeling and rendering architecture from photographs: a hybrid ge-ometry-and image-based approach. Proc. SIGGRAPH, pp. 11-20, 1996.
Иванова И. Развитие корейской группировки спутников ДЗЗ // Земли из космоса, 2014. № 2(18), С. 85–88.
http://www.uavfactory.com [Электронный ресурс].
Wyszecki G., Current developments in colorimetry, AIC Color 73, 1973., Pp. 21-51.
H. Palus, The Colour I

注释,注释: Предметом исследования в данной работе является разработанная автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений, полученных для решения задачи магнитной дефектоскопии. Для обнаружения в поверхностных слоях стальных деталей дефектов, например, трещин, применяют методы, базирующиеся на анализе рассеяния магнитных полей возле дефектов после намагничивания этих изделий. В областях, где существует нарушение сплошности, происходит изменение магнитного потока. Этот эффект лежит в основе практически всех существующих методов магнитной дефектоскопии. Одним из наиболее известных методов магнитной дефектоскопии является метод магнитного порошка. В этом случае на поверхность намагниченной детали наносят магнитный порошок (сухой метод) или магнитную суспензию (мокрый метод). При использовании люминесцентных порошков или суспензий, на изображениях исследуемых деталей, дефекты видны значительно лучше. Поэтому появляется возможность автоматизированной обработки таких изображений. В работе представлена автоматизированная процедура выбора методов обработки изображений. Приведен пример обработки изображения стальной детали на предмет обнаружения дефектов при помощи светящихся линий, появившихся после применения мокрого метода. В работе использованы методы теории обработки изображений. В основном это методы выделения границ объектов и морфологической обработки изображений. Основным результатом разработанной автоматизированной процедуры является наличие возможности получения специалистом информации, на базе которой он может делать вывод о наличии дефектов в исследуемом изделии. В рассмотренном примере видно, что линии (объекты справа) непрерывны и не имеют резкой смены направлений. Поэтому делается вывод об отсутствии нарушений сплошности (дефектов) в изделии.
В дополнении можно сказать, что бинарные изображения можно инвертировать по желанию исследователя.

关键词: Магнитная дефектоскопия, обработка изображений, улучшение изображений, морфологическая фильтрация, обнаружение границ, изменение контрастности, сглаживание изображения, устранение смаза, слепая деконволюция, свертка

参考书目:
Соснин Ф.Р., Неразрушающий контроль Т1. Кн1. Визуальный и измерительный контроль. Под общ. ред. В.В. Клюева// М:Машиностроение, 2008, 323 с. ISBN: 978-5-94275-410-5
Исаев М.А., Круглов И.А. Дефекты сварных соединений. Фотоальбом. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПОСО-БИЕ.// Издательский дом "СПЕКТР", 2013, 84 стр. ISВN 978-5-4442-0037-7
"Non-destructive testing-Magnetic particle testing-Part 1: General principles"
Шелихов Г.С., Глазков Ю.А.-Магнитопорошковый контроль. Учебное пособие.
Шелихов Г.С. Магнитопорошковая дефектоскопия. Издательский дом "СПЕКТР" 2010г., 336 стр.
Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, 3rd Edition//Pearson International Edition prepared by Pearson Education, 2008, 954 p. ISBN 9780131687288
Конушин А., Баринова О., Конушин В., Якубенко А., Велижев А. Введение в компьютерное зрение//МГУ ВМК, Graphics&Mtdia Lab. – 2013. http://courses.graphicon.ru. (Последнее обращение 20.06.2015 г).
Фисенко В. Т., Фисенко Т. Ю. Компьютерная обработка и распознавание изо¬бражений: Учеб. по

注释,注释: 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).

关键词: точечные объекты, групповые точечные объкты, минимальное остовное дерево, ассоциированно сплошной образ, моделирование точечных объектов, быстродействие алгоритма, распознавание объектов, компьютерное зрение, интеллектульные алгоритмы, локализация групп

参考书目:
Кревецкий А.В. Специализированный графический редактор локационных изображений ландшафтных сцен с группами малоразмерных и точечных объектов [Текст] / А. В. Кревецкий, Д. В. Уржумов. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы.-2012.-№ 2(16).-С. 24-28.
Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. Пер. с англ. / Д. Роджерс-М.: Мир, 1989. 512 c.
Кревецкий А.В. Инвариантные к форме обнаружение и пространственная локализация групп точечных объектов в трехмерном пространстве [Текст] / А. В. Кревецкий. // Вестник Марийского государственного технического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы.-2011.-№ 1(11).-С. 47-52.
Кормен Т. Х. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е изд. / Т. Х. Кормен, Ч. И. Лейзерсон, Р. Л. Ривест, К. Штайн — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с.
Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов / Ф.А. Новиков-СПб.: Питер, 2002 год.-420 стр.
Окулов С.М. Программирование в а

注释,注释: В данной статье приведена схема просмотра карты региона, настраиваемая на разномасштабные изображения, выбранные из списка карт данного региона. В статье обсуждаются две задачи - масштабирование карты и вычисление кратчайших путей. Рассматриваются задачи: просмотра любого растра с изображением карты РД привнесением в программу минимальных изменений и нахождения кратчайшего проезда между двумя населенными пунктами, указанными в интерактивном режиме. Для решения первой задачи производится пересчет координат («масштабирование»). Для решения второй задачи рассматривается «подготовительный граф» с вершинами двух видов: временных – в последовательных точках, отмеченных вдоль каждой магистрали, и постоянных – в точках пересечений автомагистралей; ребрами служат отрезки, соединяющие соседние точек вдоль каждой магистрали. В конце применяется один из известных алгоритмов нахождения кратчайших путей в графе; запомненные массивы временных промежуточных вершин служат для целей визуализации найденных кратчайших путей.

关键词: карта региона, масштабирование, кратчайший путь, координаты, каноническая карта, подготовительный граф, алгоритм Дейкстры, временные вершины, постоянные вершины, граф дорог

参考书目:
Боровский А.С. Модели оценки защищенности потенциально – опасных объектов от угроз с использованием экспертной информации в нечеткой форме // NB: Кибернетика и программирование.-2013.-4.-C. 14-45. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9593.html
Ахо, А. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. Перевод с англ. / А.Ахо, Дж. Хопкрофт, Дж. Ульман. – М.: Мир, 1979. – 536 с
Негольс А.В., Пискова А.В. Системы определения местонахождения // NB: Кибернетика и программирование.-2013.-4.-C. 46-50. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9357.html

注释,注释: В статье рассматриваются методы построения вектров нормалей в задачах анализа подобия полигональных моделей произвольного топологического типа. Данные исследования могут быть использованы для оценки качества упрощения полигональной сети и оценки точности реконструкции трехмерных моделей в задачах фотограмметрии. Для определения подобия трехмерных (полигональных) объектов, предлагается использовать подходы из общей топологии – размерность Хаусдорфа. Говорится,ч то важнейший этап в вычислении рассмотренной метрики – построение векторов нормали к поверхности. Для оценки рассматриваемых методов и наглядной визуализации построения векторов нормалей к поверхности разработаны m-функции в среде MATLAB Image Processing Toolbox (IPT). Проведенные исследования подтверждают правильность выбранного направления для разработки методов анализа подобия полигональных моделей, произвольного топологического типа. Предлагаемый подход может быть применен в задачах оценки качества алгоритмов распознавания и реконструкции 3D моделей и в задачах оценки качества упрощения полигональных моделей.

关键词: проектирование, вектра нормалей, идентификация объектов, алгоритм, датчик, полигональная модель, топологическое пространство, полигональная сетка, компьютерная графика, вычисление

参考书目:
Huang, J. Automatic data segmentation for geometric feature extraction from unorganized 3-d coordinate points /|J. Huang, C.-H. Menq. IEEE Trans. Robot. Automat., vol. 17, pp. 268–279, 2001.
Харитонов А.В. Обзор биометрических методов идентификации личности // NB: Кибернетика и программирование.-2013.-2.-C. 12-19. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_8300.html
Hoffman, R. Segmentation and classification of range images /R. Hoffman, A. K. Jain. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 9, no. 5, pp. 608–620, 1987.
Klasing, К. A clustering method for online segmentation of 3d laser data. /K. Klasing, D. Wollherr. M. Buss. in Proc. ICRA, 2008.
Меженин, А. В. Тестирование методов стереозрения/ А.А. Корнилов, А.В.Меженин // Труды XIX Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2012» . – Санкт-Петербург, 2012. Т2. С. 291-293.
Меженин, А. В. Исследование методов построения векторов нормалей / А.М. Александрова, Е.Е. Костина, А.В. Меженин // Труды XIX Всероссийской научно-метод

注释,注释: В статье приведены основные биометрические параметры. Рассмотрены методы идентификации, нашедшие широкое применение в России. Биометрическая идентификация способна решить задачу объединения всех существующих паролей пользователя к одному и применять его повсеместно. Процесс извлечения свойств отпечатка пальцев начинается с оценки качества изображения: вычисляется ориентация бороздок, которая в каждом пикселе отражает направление бороздки. Распознавание лиц - это самый приемлемый обществом метод биометрической идентификации. Идентификации личности по радужной оболочке глаза состоит из получения изображения, на котором локализуется радужная оболочка и составляется её код. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно использовать ошибки первого и второго рода. Идентификация на основе рисунка радужной оболочки глаза является одним из самых надёжных биометрических методов. Беcконтактный способ получения данных говорит о простоте использования и возможном внедрении в различные области.

关键词: биометрические параметры, идентификация личности, отпечатки пальцев, распознавание лиц, радужная оболочка, биометрическая идентификация, алгоритм, базы данных, биометрические методы, пароль

参考书目:
Гинце, А. А. Биометрические технологии: мифы и реальность / А.А. Гин-це // Инсайд. – 2005. – № 1. – С. 59–63.
Павельева, Е. А. Поиск и анализ ключевых точек радужной оболочки глаза методом преобразования Эрмита / Е.А. Павельева, А.С. Крылов // Информатика и её применения.-2010.-т.4, в.1.-С. 79-82.
Bery, J. The history and development of fingerprinting / J. Bery // Advances in Fingerprint Technology.-1990. – pp. 1-38.
Daugman, J. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence // J. Daugman // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993.-vol. 15(11).-pp. 1148-1161.