• 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
  • Модель Мамфорда-Шаха сегментации графических изображений
  • 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
  • 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
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

?

Модель Мамфорда-Шаха сегментации графических изображений

.
Булгаков С. А.

Рассматриваются методы сегментации графических изображений на основе модели Мамфорда-Шаха

Язык: русский
Ключевые слова: сегментация изображений

В книге

Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов НИУ ВШЭ. Материалы конференции
Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов НИУ ВШЭ. Материалы конференции
М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2014.
Похожие публикации
Instance Segmentation of Characters Recognized in Palmyrene Aramaic Inscriptions
Hamplová A., Лявданский А. К., Novák T. и др., CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences 2024 Vol. 140 No. 3 P. 2869–2889
Добавлено: 17 июля 2024 г.
Multispectral Remote Information in Forest Research
Пузаченко Ю. Г., Сандлерский Р. Б., Кренке А. Н. и др., Russian Journal of Forest Science 2014 Vol. 7 No. 7 P. 838–854
Предложены подходы к использованию мультиспектральной дистанционной информации в фундаментальных исследованиях пространственно-временной организации биогеоценотического покрова без и с применением наземных полевых измерений. Постулируется, что дистанционные измерения отражают биофизическое состояние биогеоценотического покрова, определяемое процессами поглощения и преобразования солнечной энергии и могут рассматриваться как его свойства. Измерения интерпретируются с позиции термодинамики диссипативных открытых систем. При объединении дистанционной информации ...
Добавлено: 3 сентября 2023 г.
Theoretical and Methodological Substantiation of Boundaries and Integrity in Landscape Cover and Its Components
A. N. Krenke, R. B. Sandlersky, A. S. Baybar и др., Известия РАН. Серия биологическая. 2023 Vol. 50 No. 1 P. S85–S99
Кратко рассмотрены четыре основных модели возникновения границ и, в частном случае, целостности, вытекающих из теории нелинейных динамических систем. На основе фундаментальной теоремы отсчета Котельникова и, соответственно, общей теории информации исследуется характер выделяемой границы, как функции частоты опробования в пространственном ряду с регулярным шагом, и вводится единица измерения “берг” – одно полное колебание на один километр, ...
Добавлено: 2 декабря 2022 г.
Deep Part-Based Generative Shape Model with Latent Variables
Kirillov A., Gavrikov M., Лобачева Е. М. и др., , in: Proceedings of the 27th British Machine Vision Conference.: -, 2016. P. 1–12.
The Shape Boltzmann Machine (SBM) and its multilabel version MSBM have been recently introduced as deep generative models that capture the variations of an object shape. While being more flexible MSBM requires datasets with labeled parts of the objects for training. In the paper we present an algorithm for training MSBM using binary masks of ...
Добавлено: 24 февраля 2017 г.
Многоклассовая модель формы со скрытыми переменными
Кириллов А. Н., Гавриков М. И., Лобачева Е. М. и др., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 2 С. 75–95
В данной работе рассматриваются модели формы объектов на изображении: бинарная и многоклассовая модели Больцмана. Предлагается новый алгоритм обучения многоклассовой модели формы Больцмана, для применения которого достаточно неполной разметки данных, а именно: бинарной разметки и задания семян, указывающих приближенное расположение частей объектов. ...
Добавлено: 30 сентября 2015 г.
Сегментация изображений с использованием древовидной аппроксимации кластеров в многомерном признаковом пространстве
Новиков Н. А., В кн.: Сборник конкурсных работ смотра-конкурса научно-технического творчества студентов высших учебных заведений «Эврика-2009».: Лик, 2010. С. 41–43.
Сегментация изображений с использованием древовидной аппроксимации кластеров в многомерном признаковом пространстве ...
Добавлено: 3 декабря 2013 г.
К вопросу о бинаризации графических изображений
Истратов А. Ю., Булгаков С. А., В кн.: Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономикеТ. 2: Высокие технологии, исследования, образование, экономика.: СПб.: Издательство Политехнического университета, 2012. Гл. 4 С. 18–22.
В работе представлены результаты исследований подходов пороговой бинаризации графических изображений. ...
Добавлено: 10 апреля 2013 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору