|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru
-
Towards monitored tomographic reconstruction: algorithm-dependence and convergence
Компьютерная оптика, 47:4 (2023), 658–667
-
Анализ уязвимостей нейросетевых технологий распознавания образов
ИТиВС, 2023, № 4, 49–58
-
Method for detecting false responses of localization and identification algorithms using global features
ИТиВС, 2023, № 4, 28–36
-
Document image analysis and recognition: a survey
Компьютерная оптика, 46:4 (2022), 567–589
-
Towards a unified framework for identity documents analysis and recognition
Компьютерная оптика, 46:3 (2022), 436–454
-
MIDV-2020: a comprehensive benchmark dataset for identity document analysis
Компьютерная оптика, 46:2 (2022), 252–270
-
Методы комбинирования множественных результатов распознавания текста
Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 3, 106–116
-
A model for assessing the reliability of document text field recognition
ИТиВС, 2022, № 4, 3–12
-
Анализ использования проблемно-ориентированных пакетов данных в научных исследованиях
ИТиВС, 2022, № 3, 10–23
-
A method for machine-readable zones location based on a combination of the Hough transform and the search for feature points
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 15:2 (2022), 100–110
-
X-ray tomography: the way from layer-by-layer radiography to computed tomography
Компьютерная оптика, 45:6 (2021), 897–906
-
Advanced Hough-based method for on-device document localization
Компьютерная оптика, 45:5 (2021), 702–712
-
Weighted combination of per-frame recognition results for text recognition in a video stream
Компьютерная оптика, 45:1 (2021), 77–89
-
Evolution of the Viola–Jones object detection method: a survey
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 14:4 (2021), 5–23
-
Методы распознавания и обработки изображений в процессе строительства нефтяных и газовых скважин
ИТиВС, 2020, № 1, 12–24
-
Training Viola–Jones detectors for 3D objects based on fully synthetic data for use in rescue missions with UAV
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:4 (2020), 94–106
-
MIDV-500: a dataset for identity document analysis and recognition on mobile devices in video stream
Компьютерная оптика, 43:5 (2019), 818–824
-
Achieving statistical dependence of the CNN response on the input data distortion for OCR problem
ИТиВС, 2019, № 4, 94–101
-
Document recognition method based on convolutional neural network invariant to 180 degree rotation angle
ИТиВС, 2019, № 4, 87–93
-
Modelling the flow of character recognition results in video stream
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 11:2 (2018), 14–28
-
Оценка качества входных изображений в системах распознавания видеопотока
ИТиВС, 2017, № 4, 71–82
-
Использование графа пересечений в задаче обнаружения документа на изображении, полученном со смартфона
Искусственный интеллект и принятие решений, 2016, № 2, 60–69
-
Анализ особенностей использования стационарных и мобильных малоразмерных цифровых видео камер для распознавания документов
ИТиВС, 2014, № 3, 71–81
-
Владимир Львович Арлазаров (к 80-летию)
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:1 (2020), 150–153
© , 2024