• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
18 сентября 2026 г.
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
18 сентября 2026 г.
Ученые ВШЭ займутся изучением очарованных адронов в рамках BESIII
Высшая школа экономики стала университетом — участником международной коллаборации BESIII (Beijing Spectrometer III) в области физики высоких энергий. Присоединение к коллаборации стало первым практическим результатом реализации меморандума о сотрудничестве, подписанного в 2025 году между НИУ ВШЭ и Институтом физики высоких энергий (IHEP) в Пекине (КНР).
17 сентября 2026 г.
<a>НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

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 networkscomputer visionobject detection image preprocessingmicroorganism detectionmicroscopy image analysis

В книге

Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges
Springer, Cham, 2025.
Похожие публикации
Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
AutoML Applications for Bacilli Recognition by Taxonomic Characteristics Determination over Microscopic Images
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 36.: FRUCT Oy, 2024. P. 903–911.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 30 October - 1 November 2024
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Lightweight Image Pre-processing Model for Improving Segmentation of Infrared Human Eye Images
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 37.: FRUCT Oy, 2025. P. 271–277.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Specialized Image Descriptors Adaptation for Generated Images Recognition
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 37.: FRUCT Oy, 2025. P. 278–284.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Oil Spill Segmentation in SAR Data Using ViT-UNet: Performance and Practical Insights
Зуенко Д. О., Трофимова Е. А., Хайдарова И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 121339–121357
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
The Methods for Estimation of Rock Grain Size: Review and Comparison
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya - Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Human Tracking Algorithm Evaluation with Digital Human Models in Gazebo
Gamberov T., Safin R., Chebotareva E. и др., , in: 2025 9th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT-2025).: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
The recognition-by-components method
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Измерение ИИ-грамотности взрослых россиян: методика и результаты
Давыдов С. Г., Федоров В. В., Социологические исследования 2026 № 5 С. 141–147
Представлены результаты измерения ИИ-грамотности взрослого населения России. Исследование решает проблему отсутствия эмпирических данных о фактическом уровне владения компетенциями в сфере искусственного интеллекта среди граждан. Методика основана на самооценке владения пятью типами ИИ-инструментов по 5‑балльной шкале и последующем индексировании. Сбор информации осуществлен методом телефонного опроса (CATI) на общероссийской выборке проекта «ВЦИОМ–Спутник» (N = 1600). Выявлен уровень ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Roman Solovyev и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
HoTPP benchmark: Are we good at the long horizon events forecasting?
Karpukhin I., Шипилов Ф. А., Савченко А. В., Neurocomputing 2026 Vol. 672 Article 132771
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Определение фолликулярного резерва яичников по данным ультразвукового исследования на основе методов машинного обучения
Мошкин А. С., Лапутин Ф. А., Сидоров И. В., DIGITAL DIAGNOSTICS 2024 Т. 5 № S1 С. 40–42
Обоснование. Овариальный резерв отражает способность женщины к успешной реализации репродуктивной функции. Оценка овариального резерва является актуальной задачей для клинической практики [1] и важна при проведении научных исследований. Использование методов компьютерной обработки диагностических изображений способно ускорить и облегчить выполнение рутинных задач в клинической практике. Их применение при ретроспективном анализе данных в научных целях позволяет повысить объективность ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Screen-Cam Imitation Module for Improving Data Hiding Robustness
Джанашиа К. М., Aleksandr Fedosov, Oleg Evsutin, Sensors 2025 Vol. 25 No. 23 Article 7726
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
Understanding the training dynamics of CoLaNET by its simplified model
O.A. Goryunov, Maslennikov O. V., Kiselev M. V. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 203 Article 117663
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору