Диссертация (1091367), страница 17
Текст из файла (страница 17)
№ 1. С. 18–22.44.ПутятинЕ.П.,АверинС.И.Обработкаизображенийвизображений//робототехнике. – М.: Машиностроение, 1989. – 320 с.45.ПутятинЕ.П.ПроблемараспознаванияРадиоэлектроника и информатика, 2001. С. 9–10.46.Российские разработчики представили высокоточную платформудля навигации внутри помещений Indoor Positioning Systems (IPS)[Электронныйресурс]//GPSCLUBпрофессионалов.132–сообществолюбителейи47.Сахопотинов Г.А.
Исследование местности с помощью группыроботов, управляемых алгоритмом роевого интеллекта // Вестник КузГТУ .2015. №4 (110). C. 67-70.48.Сысоева С. Актуальные технологии и применения датчиковавтомобильных систем активной безопасности // Компоненты и Технологии ,2007. №67. С. 89-95.49.Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов // Подредакцией Ю.И. Журавлева М.: Мир. 1978.50.Тюкин А.Л.
Разработка и анализ алгоритмов цифровой обработкителевизионных изображений для задач позиционирования в помещении помаякам с цветовой кодировкой: автореф. дис. к-та тех. yаук: 05.12.04 /А.Л. Тюкин. Владимир, 2015.51.Тюкин А.Л., Лебедев И.М. Исследование качества работыалгоритма навигации использующего оптический канал получения данных //Тез. докл. международной научно-технической конференции «Системысинхронизации, формирования и обработки сигналов в инфокоммуникациях»«СИНХРОИНФО 2014», Воронеж, 2014, С. 53-55.52.Тюкин А.Л., Лебедев И.М., Приоров А.Л.
Разработка и оценкакачества работы алгоритма цифровой обработки телевизионных изображенийдля задач позиционирования в замкнутом пространстве // Нелинейный мир,М.: Радиотехника, 2014. Т. 12, № 12. С. 26–30.53.Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка ираспознавание изображений: учеб. пособие.
СПб: СПбГУ ИТМО, 2008.54.Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современныйподход. 2004. 514 с.55.Цифроваяобработкателевизионныхикомпьютерныхизображений / Под ред. Ю.Б. Зубарева и В.П. Дворковича. – М.: 1997. 252 с.56.Чобану М.К. Многомерные многоскоростные системы обработкисигналов // М.: Техносфера, 2009. 480 с.133Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: БИНОМ.57.Лаборатория знаний, 2006. 752 с.58.Шитова О.В., Пухляк А.Н., Дроб Е.М.
Анализ методовсегментации текстурных областей изображений в системах обработкиизображений // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология.Экономика. Информатика . 2014. №8-1. С. 182-188.Шмаглит Л.А., Приоров А.Л., Хрящев В.В., Матвеев Д.В.59.Детектирование лиц на изображениях в условиях аддитивного белогогауссовского шума // Электромагнитные волны и электронные системы, М.:Радиотехника, №5, 2014, С. 62-70.60.Шубникова И С., Палагута К.А. Анализ способов и алгоритмовопределения параметров объекта и расстояния до него по изображению //Труды Международного симпозиума «Надежность и качество», 2013.С. 54-58.61.Щербаков В.В., Гарганеев А.Г., Шакиров И.В. Алгоритм расчетаоптическогопотокавзадачахоценкипараметровгеометрическихпреобразований // Доклады ТУСУР , 2012.
выпуск №2, С. 265–268.62.Яковенко И.А., Гапанюк Ю.Е. Навигация внутри помещений.Обзор и сравнительный анализ технологий: GSM, Bluetooth, Wi-Fi, GPS,RFID, NFC [Электронный ресурс] // Молодежный научно-техническийвестник [Электронный журнал]. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, Эл No.
ФС7751038, 2015. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/780724.html (Дата обращения24.08.2015).63.Ярошенко C.[Электронныйресурс]Фотосенсоры//СайтоткомпанииComprice.ru,Foveon04.11.2005URL: http://www.comprice.ru/articles/detail.php?ID=40191 (Дата обращения24.08.2015).64.Alpaydin E. Introduction to Machine Learning // The MIT Press,2010.13465.Apalkov I., Khryashchev V., Reznikova I., Zvonarev P. NeuralNetwork Adaptive Switching Median Filter for the Restoration of Impulse NoiseCorrupted Images // Lecture Notes in Computer Science (LNCS 3656), SpringerVerlag, 2005. P. 223-230.66.Avidan S., Shamir A.
Seam Carving for Content-Aware ImageResizing, 2007.67.Bigun J. Vision with Direction: A Systematic Introduction to ImageProcessing and Computer Vision. Springer, 2006, p. 396.68.Bishop C. M. Pattern recognition and machine learning. Springer,69.Bradski G., Kaehler А.
Learning OpenCV. O'Reilly Media, 2008,2006.p. 555.70.Chau N. V., Ian W. M. Vision-based obstacle avoidance for a smalllow-cost robot // Int. Conf. on Image Analysis and Recognition (ICIAR), 2007.p. 105-113.71.Clarke B., Fokoue E., Zhang H.H. Principles and theory for datamining and machine learning. Springer, 2009.72.Comaniciu D., Meer. P. Mean shift: A robust approach toward featurespace analysis // PAMI, 2002, p. 603–619.73.Faugeras, O., L. Robert, S.
Laveau, G. Csurka, C. Zeller, C. Gauclin,Zoghlami. 3-D reconstruction of urban scenes from image sequences // Comput.Vision and Image Understanding, 1998. p. 292-309.74.Fazl-Ersi E., Tsotsos J. Region classification for robust door detectionin indoor environments // Int. Conf. on Image Analysis and Recognition (ICIAR),2009. p. 87-93.75.Finlayson G.D., Drew. M.S. 4-sensor camera calibration for imagerepresentation invariant to shading, shadows, lighting, and specularities // IEEEICCV’01: International Conference on Computer Vision, 2001, p. 473–480.13576.Finlayson G.D., Hordley S.D., Drew. M.S.
Removing shadows fromimages // ECCV 2002: European Conference on Computer Vision, 2002. pp. 823–836.77.Frost C., Jensen C.S., Søe Luckow K., Thomsen B., Hansen R.Bluetooth Indoor Positioning System Using Fingerprinting. In: J. Del Ser, E. AxelJorswieck, J. Miguez, M. Matinmikko, D. P. Palomar, S. Salcedo-Sanz, S. GilLopez (eds.) Mobile Lightweight Wireless Systems.
Lecture Notes of the Institutefor Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering,Springer Berlin Heidelberg, vol. 81, 2012, pp. 136-150.78.Fukunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition //Academic Press, Boston, 1990. 592 p.79.Funt B.V, Finlayson G.D., Drew M.S.,. Spectral sharpening: sensortransformations for improved color constancy // J. Opt. Soc. Am. A, 1994,pp. 1553–1563.80.Hall E., Tio J., McPherson C., Sadjadi F.
Measuring curved surfacesfor robot vision. Computer, 1982. pp. 385–394.81.Hordley S.D., Finlayson G.D. Color constancy at a pixel // J. Opt. Soc.Am. A, 18(2), 2001, pp. 253– 264.82.Johnson, A. E., M. Hebert Efficient multiple model recognition incluttered 3-D scenes // Proc. IEEE Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition,1998. pp.
671-677.83.Junker G. Pro OGRE 3D Programming. Apress 2006, p. 312.84.Le Thanh Son, Orten P. Enhancing Accuracy Performance ofBluetooth Positioning // Wireless Communications and Networking Conference,2007.WCNC 2007. IEEE , vol., no., pp. 2726–2731, 11-15 March 2007.85.Maier D.,Bennewitz M. Appearance-BasedTraversabilityClassification in Monocular Images Using Iterative Ground Plane Estimation //Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems (IROS), 2012.
pp. 87-96.13686.Maier D., Stachniss C., Bennewitz M., Vision-based HumanoidNavigation Using Self-Supervised Obstacle Detection // International Journal ofHumanoid Robotics, 2013. pp. 35-64.87.Marsland S. Machine learning: an algorithmic perspective. Chapmanand Hall, 2009.88.Menard M., Wagstaff B. Game Development with Unity. CengageLearning PTR, 2014, p. 464.89.Prewitt, J.
Object enhancement and extraction. In Picture Processingand Psychopictorics, B. Lipkin, A. Rosenfeld, eds. Academic Press, New York,1970. pp. 75-149.90.Priorov A., Tumanov K., Volokhov V. Efficient Denoising Algoritmsfor Intelligent Recognition Systems. In: Favorskaya M., Jain L.C. (eds.) ComputerVision in Control Systems-2, Intelligent Systems Reference Library, Vol. 75,Springer International Publishing, Switzerland, 2015, pp. 251–276.91.Prozorov A.; Tyukin A.; Lebedev I.; Priorov A., Self-localization ofmobile robot in unknown environment // Open Innovations Association (FRUCT),2015 17TH Conference of, Yaroslavl, Russia, 20-24 April 2015. pp. 173-178.92.Rohmer E., Singh S.
P. N., Freese M. V-REP: A versatile and scalablerobot simulation framework detection // IEEE Intelligent Robots and Systems(IROS), 2013. pp. 1321-1326.93.Sammut C., Webb G.I. Encyclopedia of Machine Learning // Springer,94.Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice and2011.Visualization // Wiley and Kegan Paul, 2015, pp. 384.95.Stockman, G.
Object recognition and localization via pose clustering.Comput. Vision, Graphics and Image Proc., 1987. pp. 361-387.96.Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications Springer,2011, pp. 812.97.Tyukin A. L., Priorov A. L., Lebedev I. M. Research andDevelopment of an Indoor Navigation System Based on the Digital Processing of137Video Images // Pattern Recognition And Image Analysis Vol. 26 No.
1, 2016, pp.221-230.98.Tyukin A.; Lebedev I.; Priorov A. The development and research ofthe indoor navigation system for a mobile robot with the possibility of obstacledetection // Open Innovations Association (FRUCT16), 2014 16th Conference of,Oulu, Finland, 27-31 Oct. 2014. pp. 115-122.99.Vapnik V. N. Statistical learning theory. Wiley, 1998100. Wöhler С. 3D Computer Vision: Efficient Methods and Applications.Springer, 2013, p. 382.101.
Wyszecki G.,Stiles. W.S. Color Science: Concepts and Methods,Quantitative Data and Formulas, Wiley, 2000, p. 968.138ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИДЕТЕЛЬСТВА О РЕГИСТРАЦИИПРОГРАММ ДЛЯ ЭВМ И АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВРАБОТЫ139140141142143144.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
