Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement

Aleksei Samarin; Aleksei Toropov; Alexander Savelev; Dozortseva A.; Motyko A.; Kotenko E.; A. Nazarenko; Dzestelova A.; Elena Mikhailova; Valentin Malykh

doi:10.1007/978-3-031-87663-9_26

?

Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement

P. 308–320.

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev, Dozortseva A., Motyko A., Kotenko E., Назаренко А. А., Dzestelova A., Elena Mikhailova, Valentin Malykh

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: neural networks computer vision object detection image preprocessing microorganism detection microscopy image analysis

В книге

Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616

Cham: Springer, 2025.

MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images

Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330

Добавлено: 14 октября 2026 г.

РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ И МУЛЬТИЯЗЫЧНОГО ТЕКСТА: ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ, БАЗОВЫЙ МЕТОД И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Пискунова А. М., Королев Д. А., Скопин Н. Ю. и др., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 659–669.

В данной статье представлен обзор современных методов решения задачи распознавания рукописного контента, включающего мультиязычный текст (русский и английский) и графические элементы, такие как блок-схемы из прямоугольников и стрелок, с акцентом на распознавание изображений маркерных досок. Для мультиязычного рукописного текста рассмотрены архитектуры, способные обрабатывать несколько языков, а для блок-схем - методы распознавания фигур и структуры. Кроме ...

Добавлено: 9 октября 2026 г.

Automated Ranking of Soybean Plots from Close-Range RGB Video via Depth Filtering and Point-Based Counting

Teterin N., Сластников С. А., Rybakov Petr и др., Sensors 2026 Vol. 26 No. 19 Article 6171

Добавлено: 7 октября 2026 г.

Вышелейские эпифании: концептуальная пересборка случайной этнографии

Абрамов Р. Н., Рождественская Е. Ю., Журнал социологии и социальной антропологии 2026 Т. 29 № 3 С. 244–274

Статья представляет экспериментальное исследование на стыке социальной антропологии и качественной социологии. Авторы ставят перед собой основную цель — развить и концептуально пересобрать подходы «случайной этнографии» и «этнографии второго порядка», рассматривая краткие биографические тексты как источник по социальной истории женского труда в XX веке и как локальный перформанс памяти. Методология сочетает ретроспективное осмысление непреднамеренного полевого опыта, ...

Добавлено: 7 октября 2026 г.

Optimization of List-Based Reed-Solomon Decoding via Deep Learning

Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: Petrozavodsk: IEEE, 2026. P. 1–4.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX. Selected Papers from the XXVII International Conference on Neuroinformatics, October 20-24, 2025, Moscow, Russia. SCI, volume 1241

Cham: Springer, 2026.