Защита диссертации - Анциферова Анастасия Всеволодовна

Анциферова Анастасия Всеволодовна

Методы проектирования и тестирования алгоритмов оценки качества обработки и кодирования видеоданных

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат физико-математических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 10 апреля 2024.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 13 июня 2024.

Официальный оппонент: Визильтер Юрий Валентинович, доктор физико-математических наук (05.13.17).

Место работы, должность: Федеральное автономное учреждение «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем», руководитель научного комплекса «Искусственный интеллект и техническое зрение».

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Визильтер Ю. В., Вишняков Б. В., Желтов С. Ю. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В АВИАЦИОННЫХ КОМПЛЕКСАХ //XVI Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2023). – 2023. – С. 13-16.
2. Volgin I. V., Batyr P. A., Matseevich A. V., Dobrovskiy A. Y., Andreeva M. V., Nazarychev V. M., Larin S. V., Goikhman M. Y., Vizilter Y. V., Askadskii A. A. et al. Machine learning with enormous “synthetic” data sets: Predicting glass transition temperature of polyimides using graph convolutional neural networks //ACS omega. – 2022. – Т. 7. – №. 48. – С. 43678-43691.
3. Визильтер Ю. В., Выголов О.В., Желтов С. Ю. Сравнение статистических оценок свойств различных морфологических фильтров, построенных на основе мозаичных моделей изображений //Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45. – №. 3. – С. 449-460.
4. Визильтер Ю. В., Выголов О.В., Желтов С. Ю. 3. Морфологический анализ мозаичных форм с направленными отношениями на основе атрибутных и реляционных представлений //Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45. – №. 3. – С. 756-766.
5. Vizilter Y. V., Zheltov S. Y., Lebedev M. A. Image and shape comparison via morphological correlation //The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2021. – Т. 44. – С. 207-211.
6. Визильтер Ю. В., Горбацевич В. С., Моисеенко А. С. Одноэтапный детектор лиц и особых точек на цифровых изображениях //Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44. – №. 4. – С. 589-595.
7. Finogeev E., Gorbatsevich V., Moiseenko A., Vizilter Y., Vygolov O. Knowledge distillation using gans for fast object detection //International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. – 2020. – Т. 43.
8. Vishnyakov B., Blokhinov Y., Sgibnev I., Sheverdin V., Sorokin A., Nikanorov A., Masalov P., Kazakhmedov K., Brianskiy S., Andrienko Е., Vizilter Y. Semantic scene understanding for the autonomous platform //The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2020. – Т. 43. – С. 637-644.
9. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Выголов О.В., Князь В.В. Метрический подход к семантико-морфологическому сравнению изображений // Вестник компьютерных и информационных технологий, Т. 17, № 5 (191), 2020, с. 3-12
10. Визильтер Ю.В., Горбацевич В.С., Моисеенко А.С. Одноэтапный детектор лиц и особых точек на цифровых изображениях // Компьютерная оптика, Т. 44. № 4, 2020, с. 589-595.
11. Визильтер Ю. В., Горбацевич В. С., Желтов С. Ю. Структурно-функциональный анализ и синтез глубоких конволюционных нейронных сетей //Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43. – №. 5. – С. 886-900.
12. Vizil’ter Y., Vygolov O., Komarov D., Lebedev M. Fusion of images of different spectra based on generative adversarial networks //Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2019. – Т. 58. – №. 3. – С. 441-453.
13. Визильтер Ю., Выголов О., Комаров Д., Лебедев М. Комплексирование изображений разных спектральных диапазонов на основе генеративных состязательных сетей //Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2019. – №. 3. – С. 113-126.
14. Brianskiy S., Vishnyakov B., Gorbatsevich V., Vizilter Y. Image filtering using morphological thickness map //Automated Visual Inspection and Machine Vision III. – SPIE, 2019. – Т. 11061. – С. 72-80.
15. Vizilter Y.V., Moiseenko A.S., Gorbatsevich V.S., FaceDetectNet: face detection via fully-convolutional network // Computer Optics, 43(1), 2019, pp. 63-71.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Зайцев Алексей Алексеевич, кандидат физико-математических наук (05.13.18).

Место работы, должность: Автономная некоммерческая образовательная организация высшего профессионального образования «Сколковский институт науки и технологий», старший преподаватель.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. P Sokerin, K Kuznetsov, E Makhneva, A Zaytsev. Portfolio selection via topological data analysis. Sixteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2023) 13072, 371-379, 2024.
2. L Erlygin, V Zholobov, V Baklanova, E Sokolovskiy, A Zaytsev. Surrogate uncertainty estimation for your time series forecasting black-box: learn when to trust. 2023 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 1247-1258, 2023.
3. V Zhuzhel, V Grabar, N Kaploukhaya, R Rivera-Castro, L Mironova, A Zaytsev, E Burnaev. No two users are alike: generating audiences with neural clustering for temporal point processes. Doklady Rossijskoj akademii nauk. Matematika, informatika, processy upravlenia, 2023.
4. Vladislav Andreevich Zhuzhel, Vsevolod Grabar, Galina Boeva, Artem Zabolotnyi, Alexander Stepikin, Vladimir Zholobov, Maria Ivanova, Mikhail Orlov, Ivan A Kireev, Evgeny Burnaev, Rodrigo Rivera-Castro, Alexey Zaytsev. COTIC: Embracing Non-uniformity in Event Sequence Data via Multilayer Continuous Convolution. 2023
5. R Kail, K Fedyanin, N Muravev, A Zaytsev, M Panov. ScaleFace: Uncertainty-aware deep metric learning. 2023 IEEE 10th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2023.
6. A Marusov, A Zaytsev. Non-contrastive representation learning for intervals from well logs. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023.
7. EV Burnaev, AV Bernstein, VV Vanovskiy, AA Zaytsev, AM Bulkin, V Yu Ignatiev, DG Shadrin, SV Illarionova, IV Oseledets, A Yu Mikhalev, AA Osiptsov, AA Artemov, MG Sharaev, IE Trofimov. Fundamental Research and Developments in the Field of Applied Artificial Intelligence. Doklady Mathematics 106 (Suppl 1), S14-S22, 2022.
8. E Romanenkova, A Stepikin, M Morozov, A Zaytsev. InDiD: Instant Disorder Detection via a Principled Neural Network. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia, 3152-3162, 2022.
9. P Proskura, A Zaytsev. Effective training-time stacking for ensembling of deep neural networks. Proceedings of the 2022 5th International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, 2022.
10. I Shashkov, A Zaytsev, N Balabin, E Burnaev. Transfer learning for ensembles: reducing computation time and keeping the diversity. Proceedings of the 2022 5th International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, 2022.
11. Evgenia Romanenkova, Alina Rogulina, Anuar Shakirov, Nikolay Stulov, Alexey Zaytsev, Leyla Ismailova, Dmitry Kovalev, Klemens Katterbauer, Abdallah AlShehri. Similarity learning for wells based on logging data. Journal of Petroleum Science and Engineering 215, 2022.
12. Maksim Velikanov, Roman V Kail, Ivan Anokhin, Roman Vashurin, Maxim Panov, Alexey Zaytsev, Dmitry Yarotsky. Embedded Ensembles: infinite width limit and operating regimes. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 3138-3163, 2022.
13. Alina Rogulina, Alexey Zaytsev, Leyla Ismailova, Dmitry Kovalev, Klemens Katterbauer, Alberto Marsala. Similarity learning for well logs prediction using machine learning algorithms. International Petroleum Technology Conference, 2022.
14. Nikolay Stuov, Alexey Zaytsev, Leyla Ismailova, Dmitry Kovalev, Klemens Katterbauer, Alberto Marsala. Out of Distribution Detection of Well Logs for AI-Assisted Formation Evaluation. International Petroleum Technology Conference, 2022.
15. Ivan Fursov, Alexey Zaytsev, Pavel Burnyshev, Ekaterina Dmitrieva, Nikita Klyuchnikov, Andrey Kravchenko, Ekaterina Artemova, Evgenia Komleva, Evgeny Burnaev. A Differentiable Language Model Adversarial Attack on Text Classifiers. IEEE Access, 2022.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им.М.В.Келдыша Российской академии наук».

Контактные данные: 125047, Москва, Миусская пл., д.4, +7(499)978-13-14, office@keldysh.ru, keldysh.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Гасилов В. А. и др. MARPLE: программное обеспечение для мультифизического моделирования в задачах сплошных сред //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2023. – №. 37. – С. 1-40.
2. Милюкова О. Ю. Способы MPI+ OpenMP реализации метода сопряженных градиентов с предобусловливателем IC (0) на основе использования переупорядочения узлов сетки //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2023. – №. 35. – С. 1-32.
3. Власов С. О. и др. Решение задачи обнаружения объекта с помощью нейросетевых технологий //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2023. – №. 16. – С. 1-27.
4. Борисов В. Е. и др. Программный комплекс NOISEtte–MCFL для расчета многокомпонентных реагирующих течений //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2023. – №. 6. – С. 1-23.
5. Сухинов А. И. и др. Метод решения сеточных уравнений для задач гидродинамики в плоских областях //Математическое моделирование. – 2023. – Т. 35. – №. 3. – С. 35-58.
6. Корнилина М. А., Якобовский М. В. Оценка накладных расходов при выполнении расчётов на локально измельчаемых сетках //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 102. – С. 1-36.
7. Синюков М. В. и др. Ограничения применимости дифференцируемых эталонных показателей качества изображений //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 86. – С. 1-15.
8. Богатырев Е. Н. и др. Исследование качества сжатого видео после повышения разрешения: бенчмарк и метрика качества //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 81. – С. 1-24.
9. Мещанинов В. П. и др. Сочетание контрастного обучения и обучения с учителем для обнаружения видео с сверхвысоким разрешением //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 80. – С. 1-13.
10. Вересов А. К. О возможной интеграции Лиспа в язык Си //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 30. – С. 1-35.
11. Краснов М. М., Феодоритова О. Б. Применение библиотеки функционального программирования для распараллеливания вычислений на графических ускорителях с технологией CUDA //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2022. – №. 51. – С. 1-36.
12. Куренных А. Е., Судаков В. А. Комбинированные рекомендательные алгоритмы для научно-производственных объединений //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2021. – №. 60. – С. 1-12.
13. Фролов В. А. и др. Синтез изображений интерьеров для обучения нейросетей //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2020. – №. 81. – С. 1-20.
14. Санжаров В. В. и др. Система генерации наборов изображений для задач компьютерного зрения на основе фотореалистичного рендеринга //Препринты ИПМ им. МВ Келдыша. – 2020. – №. 80. – С. 1-29.
15. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ СЕТОК СОВМЕСТНО С ПРОЕКЦИОННЫМ МЕТОДОМ ТЕТРАЭДРИЗАЦИИ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ГЕНЕРАЦИИ ТЕТРАЭДРАЛЬНОЙ СЕТКИ. Григорьев С.К., Якобовский М.В. Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ2020). Короткие статьи и описания плакатов. 2020. С. 128-132.

Отзыв ведущей организации: Скачать