2. Головна
  3. АРХІВ НОМЕРІВ
  4. 2021 рік
  5. Том 43, № 1 (2021)
  6. c. 117-129
  7. Архив номеров
  8. 2022 год
  9. 44-4

Електронне моделювання

Том 44, №4 (2022)

https://doi.org/10.15407/emodel.44.04

ЗМІСТ

Математичне моделювання та обчислювальні методи

  ЛИСЕНКО О.І., ЧУМАЧЕНКО С.М., ЯКОВЛЄВ Є.О., ПИРІКОВ О.В., ДЕРМАН В.А.
Математична модель для індикації екологічного стану природного середовища територ ії бойових дій із застосуванням екосистемного підходу
 
3-20
  ВИННИЧУК С.Д., КОЛОМІЄЦЬ Є.А., КОЗЮК О.І.
Модель та алгоритм розрахунку потокорозподілу в центропланному баку системи наддуву і дренажу без наявності дренажу та перепуску
21-27
  VATAMAN V., PETIK T., BEGLOV K.
Mathematical model and method for automated power control of a nuclear power plant
28-40

Інформаційні технології

  SERGIYENKO A., ROMANKEVICH V., SERHIIENKO P.
Local Feature Extraction in High Dynamic Range Images
41-54
  ХРИСТИНЕЦЬ Н.А.
Практичне дослідження програмних засобів кіберзахисту в операційній системі Manjaro
55-63

Застосування методів та засобів моделювання

  ПОДГУРЕНКО В.С., КУЦАН Ю.Г., ГЕТМАНЕЦЬ О.М., ТЕРЕХОВ В.Є.
Результативність інвестиційної політики у вітроенергетичний сектор України в контексті світових тенденцій
64-78
  АБАКУМОВ А.І., ХАРЧЕНКО В.С.
Тестування на проникнення систем інтернету речей: кіберзагрози, методи та етапи
79-104
 
105-120
  ЄВДОКІМОВ В.А., ПОЛУХІН А.В.
Оптимізація доходу учасників ринку «на добу наперед» через моделювання процесів визначення ціни на цьому ринку		  
121-129

Математична модель для індикації екологічного стану природного середовища території бойових дій із застосуванням екосистемного підходу

О.І. Лисенко 1, д-р техн. наук, С.М. Чумаченко 2, д-р техн. наук,
Є.О. Яковлєв 3, д-р техн. наук, О.В. Пиріков 4, канд. техн. наук,
В.А. Дерман 2, аспірант
1 Навчально-науковий інститут телекомунікаційних систем
Національного технічного університету України
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
Україна, 03056, Київ, Індустріальний провулок, 2
е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
2 Національний університет харчових технологій
Україна, 01601, Київ, вул. Володимирська, 68
е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
3 Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України
Україна, 03186, Київ, Чоколівський бульвар, 13
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
4 Громадська організація «Взаємодія розвитку екологічних та енергетичних ринків»
Україна, 79019, Львів, вул. Липинського, 36
е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2022, 44(4):03-20

https://doi.org/10.15407/emodel.44.04.003

АНОТАЦІЯ

Для прогнозування змін, викликаних воєнно-техногенним навантаженням (ВТН) від бойових дій (БД), та оцінки збитків екосистем в Україні актуальним є оцінювання впливу БД на стан навколишнього природного середовища. Запропоновано комплексну мате­матичну модель прогнозування рівня впливу БД, побудовану з використанням агрего­ваної екологічної інформації про склад екосистеми, індикатори рівня ВТН, організацію трофічних мереж для відповідних біогеографічних зон та склад біорізноманіття. Наве­дено аналіз публікацій щодо використання математичного моделювання для оцінювання стійкості екосистем до збурюючих впливів ВТН від БД. Розроблено структурну схему спостерігача вольтерівської системи для оцінки стану екосистем в зоні ведення БД. Запропоновано класифікацію рівнів воєнно-техногенного порушення природних екосис­тем за станом едифікаторної синузії.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

бойові дії, воєнно-техногенне навантаження, навколишнє природ­не середовище, стійкість екосистеми, вольтерівська система, едифікаторна синузія.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Довгий С.О., Іванченко В.В., Коржнев М.М. та ін. Асиміляційний потенціал геоло­гічного середовища України та його оцінка. Київ: Ніка-Центр, 2016.
  2. Чумаченко С.М., Морщ Є.В., Михайлова А.В., Парталян А.С. Методика комплекс­ного оперативного експертного оцінювання військово-техногенних загроз в зоні проведення операції об’єднаних cил // Науковий вісник: Цивільний захист та по­жежна безпека, 2020, 1 (9), с. 23—33. Doi:10.33269/nvcz.2020.1.23-33
  3. Лисенко О.І., Чумаченко С.М., Ситник Ю.І. Напрямки вдосконалення природоохо­рон­ної діяльності в Збройних Силах України / Науково-методичний посібник. Київ: ННДЦ ОТ і ВБ України, 2006.
  4. Дудкін О.В., Єна А.В., Чумаченко С.М. та ін. Оцінка і напрямки зменшення загроз біорізноманіттю України. Київ: Хімджест, 2003.
  5. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Навроцький В.М. Основи екології: теорія та практикум / Навчальний посібник. Київ: Лібра, 2002, 352 с.
  6. Богобоящий В.В., Курбанов К.Р., Палій П.Б., Шмандій В.М. Принципи моделювання та прогнозування в екології. Київ: Центр навчальної літератури, 2004.
  7. Большаков В.Н., Корытин Н.С., Кряжимский Ф.В., Шишмарев В.М. Новый подход к оценке стоимости биотических компонентов екосистем // Екологія, 1998, 5, с. 339—348.
  8. Галченко Ю.П. Методические подходы к оценке техногенного воздействия через из­менение компонентов экосистем // Экологические системы и приборы, 2003, 1, с. 29—
  9. Свирежев Ю.М. Математическое моделирование биогеоценотических процессов. М: Наука, 1985.
  10. ПолуэктовР.А., Пых Ю.А., Швытов И.А. Динамические модели экологических систем. Л.: 1980, 289 с.
  11. Королев-Перелешин А.Ю., Стахорский B.C., Савельев В.Н. и др. Вооруженные силы, боевая техника и проблемы защиты окружающей среды // Экология промышленного производства, 1994, 2, с. 3—14.
  12. Романченко І.С., Сбітнєв А.І., Бутенко С.Г. Екологічне забезпечення військ. Київ: НАО України, 2003.
  13. Чумаченко С.М., Данилюк С.Л.Особливості застосування методів екологічної оцін­ки для оцінювання впливу бойових дій на складові військових природно-техно­генних геосистем // Зб. наукових праць ЦНДІ ЗС України, 2016, 2 (72), с. 123—132.
  14. Лисенко О.І., Чеканова І.В., Чумаченко С.М., Турейчук А.М. Методологія визначення поняття воєнна екологія. // Зб. тез доповідей 65-ї науково-практичної конференції (КНУБА) 20-22 квітня 2004 року. У чотирьох частинах. Ч. 2. Київ, 2004, 91 с.
  15. Лисенко О.І., Чеканова І.В., Чумаченко С.М., Турейчук А.М. Про розвиток поняття воєнна екологія // Наука і оборона, 2004, № 3, с. 27—33.
  16. Музалевский А.А. Индикаторы и индексы экодинамики. Методологические аспекты проблемы экологических индикаторов и индексов устойчивого развития // Сб. трудов 3-й Межд. конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM, 2000, 1, с. 36—46.
  17. Петросян Л.А., Захаров В.В. Введение в математическую экологию. Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1986.
  18. Свирежев Ю.М., Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978.
  19. Красовский А.А.Справочник по теории автоматического управления. М.: Наука, 1987.
  20. Изерман Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984.
  21. Квакернаак Х., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.
  22. Воронов А.Г. Геоботаніка: Учеб. пособие для ун-тов и пед. ин-тов. М.: Высшая школа,
  23. Гавриленко Л.Н., Романеско Б.Г., Тихоненков А.В., Тымчук А.В. К вопросу об экологической опасности уничтожения артиллерийских порохов // Экологическая безопасность регионов России и риск от техногенных аварий и катастроф. Сб. мате­риалов межрегионального постоянно действующего научно-технического семинара. Пенза: Пензенский артиллерийский инженерный ин-т, 2001, с. 72—75.
  24. Управління станом природного середовища полігонів ЗС України. Заключний звіт пілотного проекту. Київ: ЗАТ «Космознімок», 2006.

ЛИСЕНКО Олександр Іванович, д-р техн. наук, професор Навчально-наукового інсти­туту телекомунікаційних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського». В 1974 р. закінчив Київське вище військове авіаційне інженерне училище. Область наукових досліджень — мате­матичні методи оптимізації і управління динамічними системами і процесами.

ЧУМАЧЕНКО Сергій Миколайович, д-р техн. наук, ст. наук. співробітник, зав. кафедри інформаційних систем Національного університету харчових технологій. В 1986 р. закінчив Київське вище військове авіаційне інженерне училище. Область наукових досліджень — математичні методи та інформаційні технології екологічного моні­торингу у сфері воєнної екології та цивільного захисту природно-техногенних геосистем.

ЯКОВЛЄВ Євгеній Олександрович, д-р техн. наук, гол. наук. співробітник Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України. В 1966 р. закінчив Дніпропетровський Ордена трудового червоного прапору гірничий інститут ім. Артема. Область наукових досліджень — екологічна геологія, постмайнінг, інже­нерна гідрогеологія.

ПИРІКОВ Олексій Валерійович, канд. техн. наук, доцент, експерт Громадської орга­нізації «Взаємодія розвитку екологічних та енергетичних ринків». В 2001 р. закінчив Донецький національний університет економіки і торгівлі ім. Михайла Туган-Бара­новського. Область наукових досліджень — екологія, екологічна безпека.

ДЕРМАН Вадим Андрійович, аспірант кафедри інформаційних систем Національного університету харчових технологій. В 2001 р. закінчив Вінницький державний педаго­гіч­ний університет ім. Михайла Коцюбинського. Область наукових досліджень — фізико-математичні науки, екологія, інформаційні технології.

Повний текст: PDF

Модель та алгоритм розрахунку потокорозподілу в центропланному баку системи наддуву і дренажу без наявності дренажу та перепуску

С.Д. Винничук, д-р техн. наук, Є.А. Коломієць, О.І. Козюк
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
тел. (044) 424 10 63, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
тел. (044) 424 91 71, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2022, 44(4):21-27

https://doi.org/10.15407/emodel.44.04.021

АНОТАЦІЯ

Запропоновано математичну модель потокорозподілу для системи наддуву та дренажу паливної системи літака для випадку наявності повітря тільки в центропланному баку системи наддуву і дренажу без наявності дренажу та перепуску. Наведено розроблений алгоритм розрахунку потокорозподілу при наявності граничної умови, заданої неявно.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

паливна система літака, система наддуву та дренажу, гід­равлічна мережа, потокорозподіл.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Винничук С.Д. Математична модель гідравлічних процесів в системі наддуву та дре­нажу // Електрон. моделювання, 2022, 44, № 2, с. 3—14. DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.44.02.003
  2. Абрамович Г.Н. Прикладная газовая динамика. 3-е изд., перераб. М.: Наука, 1969, 824 с.
  3. Винничук С.Д. Определение потокораспределения в сетях с древовидным графом. // Электрон. моделирование, 2016, 38, № 4, с. 65—80. https://DOI.org/10.15407/emodel.38.04

ВИННИЧУК Степан Дмитрович, д-р техн. наук, зав. відділом Інcтитуту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 1977 р. закінчив Чернівецький державний університет. Область наукових досліджень — моделі, методи та програмні засоби для аналізу систем стисливої та нестисливої рідини, теорія алгоритмів.

КОЛОМІЄЦЬ Євген Анатолійович, наук. співробітник Інcтитуту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 1998 р. закінчив Київський державний технічний університет будівництва і архітектури. Область наукових досліджень — методи та технології логічного програмування, програмні засоби для аналізу систем, поданих графами.

КОЗЮК Олександр  Іванович, інженер Інcтитуту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 1996 р. закінчив Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень — інформаційні технології, а саме розробка, супровід і модернізація програмного забезпечення, проектування схем баз даних, розробка клієнтського програмного забезпечення.

Повний текст: PDF

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ І МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОГО УПРАВЛІННЯ ПОТУЖНІСТЮ ЯДЕРНОЇ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ УСТАНОВКИ

В.В. Ватаман, Т.В. Петік, К.В. Беглов

Èlektron. model. 2022, 44(4):28-40

https://doi.org/10.15407/emodel.44.04.028

АНОТАЦІЯ

Створення методів автоматизованого управління потужністю енергоблоків є актуальною задачею, для вирішення якої доцільно задіяти потужності атомних електростанцій. За­про­поновано математичну модель ядерної енергетичної установки (ЯЕУ) як об’єкта керування, яка включає багатозонну модель активної зони з розподіленими параметрами, що дає змогу врахувати її внутрішні властивості (у тому числі перехідні процеси на ксеноні). Це дозволяє зменшити похибку моделювання статичних і динамічних властивостей ЯЕУ. Розроблено метод автоматизованого управління зміною потужності ЯЕУ з використанням трьох контурів управління: один підтримує регламентну зміну потужності реактора за допомогою регулювання концентрації борної кислоти в теплоносії, другий підтримує необхідне значення аксіального офсету, змінюючи положення стрижнів регулювання, а третій підтримує температурний режим теплоносія. Через регулювання положення головних клапанів турбогенератора розроблений метод дозволяє покращити стабільність енерговиділення в активній зоні при зміні її потужності за нормальних умов експлуатації реактора.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

атомна електростанція, аксіальний офсет, водо-водяний ядерний реактор.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Petik, T., Vataman, V. and Beglov, K. (2021), “Simulation of pressurized water reactor to find the best control solution”, Energy Engineering and Control Systems, Vol. 7, no. 2, pp. 126-
  2. Voronov, A.A. (1985), Vvedeniye v dinamiku slozhnykh upravlyayemykh sistem [Introduction to the dynamics of complex control systems], Nauka, Moscow, USSR.
  3. Fedorov, V.H., Tytov, V.F. and Rassokhyn, N.H. (1992), Parogeneratory atomnykh elect­rostantsiy [Steam generators of nuclear power plants], Energoatomizdat, Moscow, Russia.
  4. Maksimov, M.V., Foshch, T.V. and Nykolskyi, M.V. (2014), “Analysis of the influence of power control methods of a power unit with a pressurized water reactor on the axial offset”, Eastern European Journal of Advanced Technology, Vol. 8, no. 68, pp 19-
  5. Troianovskyi, B.M., Fylyppov, H.A. and Bulkyn, A.E. (1985), Parovyye i gazovyye turbiny atomnykh elektrostantsiy [Steam and gas turbines of nuclear power plants], Energoatomizdat, Moscow, USSR.
  6. Foshch, T., Portela, F., Machado, J. and Maksimov, M. (2016), “Regression models of the nuclear power unit VVER-1000 using data mining techniques”, Procedia Computer Scien­ce, 100, рр. 253-262.
  7. Fosh, T.V. (2014), “Analysis of the axial offset of a VVER-1000 power unit in the maneuvering mode”, Trudy Odesskogo politekhnicheskogo universiteta, Vol. 1, no. 43, pp. 97-
  8. Kolesov, V.F., Leppyk, P.A. and Pavlov, S.P. (1990), Dinamika yadernykh reaktorov [Dynamics of nuclear reactors], Ener­goatomizdat, Moscow, USSR.
  9. Demchenko, V.A. (2001), Avtomatizatsiya i modelirovaniye tekhnologicheskikh protsessov AES i TES [Automation and modeling of technological processes of nuclear power plants and thermal power plants], Astroprint, Оdessa, Ukraine.
  10. Krainov, Yu.A. and Astakhov, S.A. (1987), Nekotoryye neytronno–fizicheskiye kharakteristiki seriynogo reaktora VVER–1000 pri manevrirovanii moshchnostyu [Some neutronic characteristics of the serial VVER-1000 reactor during power maneuvering], Institute of Atomic Energy named after I.V. Kurchatov, Moscow, USSR.
  11. Kyryllov, Y.Y. and Yvanov, V.A. (1966), Regulirovaniye parovykh i gazovykh turbin [Regulation of steam and gas turbines], Mashinostroyeniye, Leningrad, USSR.
  12. Kyryllov, Y.Y., Yvanov, V.A. and Kyryllov, A.Y. (1978), Parovyye turbiny i paroturbinnyye ustanovki [Steam turbines and steam turbine plants], Mashinostroyeniye, Leningrad, USSR.
  13. Lukasevych, B.Y., Trunov, N.B., Drahunov, Yu.H. and Davydenko, S.E. (2004), Parogeneratory reaktornykh ustanovok VV·ER dlya atomnykh elektrostantsiy [Steam generators of VVER reactor plants for nuclear power plants], ICC Akademkniga, Moscow, Russia.
  14. Trunov, N.B., Logvinov, S.A. and Dragunov, Yu.G. (2001), Gidrodinamicheskiye i teplokhimicheskiye protsessy v PGkh AES s VVER [Hydrodynamic and thermochemical processes in steam generators of nuclear power plants with VVER], Energoatomizdat, Moscow, Russia.
  15. Todortsev, Yu.K., Foshch, T.V. and Nykolskyi, M.V. (2013), “Analysis of power control methods for a power unit with a pressurized water reactor during maneuvering”, Vostochno-yevropeyskiy zhurnal peredovykh tekhnologiy, Vol. 8, no. 66, pp. 3-
  16. Foshch, T. and Pelykh, S. (2017), “Improved models and method of power change of NPP unit with VVER-1000”, Automation of technological and business-processes, Vol. 9, no. 1, рр. 56-
  17. Filipchuk, E.V., Potapenko, P.T. and Postnikov, V.V. (1981), Upravleniye neytronnym polem yadernogo reaktora [Control of the neutron field of a nuclear reactor], Energoatomizdat, Moscow, USSR.
  18. Maksimov, M.V., Baskakov, V.E., Pelykh, S.M. and Tsiselskaya, T.O. (2011), Patent No.59039, IPC G 21 C 7/00 “Method of controlling nuclear power plant with water type reactor when changing reactor power or external load”, u201102453; application date March 01, 2011, publication date April 26, 2011; Bulletin № 8.

VATAMAN Viktoriia Volodymyrivna, Post-graduate student of Odessa Polytechnic National University. Graduated from Odessa I.I. Mechnikov National University in 2016. Field of scientific research: automated control systems in the field of nuclear power.

PETIK Taia Volodymyrivna, Post-graduate student of Odessa Polytechnic National University. Graduated from Odessa Polytechnic National University in 2020. Field of scientific research: automation and control in technical systems.

BEGLOV Konstantin Vyacheslavovich, Associate Professor, seeker of Advanced Doctorate in Technical Sciences in Odessa Polytechnic National University. Graduated from Odessa Polytechnic National University in 1996. Candidate of Technical Sciences since 2004 (Odessa Poly­technic National University). Field of scientific research: automation and control in technical systems.

Повний текст: PDF

ПОШУК ХАРАКТЕРНИХ ЕЛЕМЕНТІВ У ЗОБРАЖЕННЯХ ІЗ РОЗШИРЕНИМ ДИНАМІЧНИМ ДІАПАЗОНОМ

А.М. Сергієнко, В.О. Романкевич, П.А. Сергієнко

Èlektron. model. 2022, 44(4):41-54

https://doi.org/10.15407/emodel.44.04.041

АНОТАЦІЯ

Розглянуто методи виділення локальних ознак у зображеннях, які використовуються при розпізнаванні образів. Детектор Харріса, який використовується в найбільш ефективних дескрипторах характерних точок, є складним і гірше працює в умовах високої яскравості. Запропоновано модифікацію алгоритму стиснення зображень із розширеним динамічним діапазоном (РДД) за методом Retinex, базованим на наборі детекторів ознак, що ви­конують перетворення Харріса-Лапласа, який є значно простішим за детектор Харріса. Розроблено прототип РДД-відеокамери, яка забезпечує чітке зображення. Його структура спрощує конструювання системи штучного інтелекту, реалізованою в програмованій логічній інтегральній схемі.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

FPGA, VHDL, виділення ознак, розширений динамічний діапазон, розпізнавання образів, штучний інтелект.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Nixon, M.S. and Aguado, A.S. (2020), Feature Extraction and Image Processing for Com­puter Vision, 4-th ed., Academic Press, London, UK.
  2. Tuytelaars, T. and Mikolajczyk, K. (2007), “Local Invariant Feature Detectors: A Survey”, Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, Vol. 3, no 3, pp. 177-280.
  3. Krig, S. (2016), “Interest Point Detector and Feature Descriptor Survey”, Computer Vision Metrics, pp. 187-
  4. Kass, M., Witkin, A. and Terzopoulos, D. (1988), “Snakes: Active Contour Models”, International Journal of Computer Vision, Vol. 1, no. 4, pp. 321-331.
  5. Moravec, H. (1977), “Towards Automatic Visual Obstacle Avoidance”, Proceedings of the 5th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Cambridge, August 22-25, 1977.
  6. Harris, C., Stephens, M. (1988), “A Combined Corner and Edge Detector”, Proceedings of Fourth Alvey Vision Conference, Manchester, UK, pp. 147-151.
  7. Lowe, D.G. (2004), “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Key Points”, Interna­tional Journal of Computer Vision, Vol. 60, no. 2, pp. 91-110.
  8. Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T. and Gool, L.V. (2008), “Speeded-up robust features (SURF)”, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 110, no. 3, pp. 346-359.
  9. Weng, D.W., Wang Y.H., Gong, M.M., Tao, D.C., Wei, H. and Huang, D. (2015), “DERF: Distinctive efficient robust features from the biological modeling of the P ganglion cells”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 24, no. 8, pp. 2287-2302.
  10. Morel, J.M. and Yu, G. (2009), “ASIFT: a new framework for fully affine invariant image comparison”, SIAM Journal on Imaging Sciences, Vol. 2, no. 2, pp. 438-469.
  11. Tola, E., Lepetit, V. and Fua, P. (2010), “DAISY: An efficient dense descriptor applied to wide baseline stereo”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 32, no. 2, pp. 815-830.
  12. Tombari, F., Franchi, A. and, Di Stefano, L. (2013), “BOLD features to detect texture-less objects”, IEEE International Conference on Computer Vision, Sydney, Australia, December 1-8, 2013, pp. 1265-1272.
  13. Rosten, E. and Drummond, T. (2006), “Machine Learning for High-Speed Corner Detec­tion”, Proceedings of ECCV 9th European Conference on Computer Vision, Graz, Austria, May 7-13, 2006, pp. 430-443.
  14. Leutenegger, S., Chli, M. and Siegwart, R.Y. (2011), “BRISK: binary robust invariant scalable keypoints”, IEEE International Conference on Computer Vision, Barcelona, Spain, November 6-13, 2011, pp. 2548-2555.
  15. Alahi, A., Ortiz, R. and Vandergheynst, P. (2012), “Freak: Fast Retina Keypoint”, IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Providence, RI, USA, June 16-21, 2012, pp. 510-517.
  16. Calonder, M., Lepetit V., Özuysal, M., Trzcinski, T., Strecha, C. and Fua, P. (2012), “BRIEF: Computing a local binary descriptor very fast”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 34, no. 7, pp. 1281-1298.
  17. Zhang, D., Lu, G. (2002), “Generic Fourier descriptor for shape-based image retrieval”, IEEE International Conference on Multimedia and Expo, August 26-29, 2002, Vol. 1, pp. 425-428.
  18. Nabout, A.A. and Tibken, B. (2005), “Wavelet Descriptors for Object Recognition using Mexican Hat Function”, IFAC Proceedings Volumes, Prague, Czech Republic, July 3-8, 2005, Vol. 38, no. 1, pp. 1107-1112.
  19. Van Kaick, O., Zhang, H., Hamarneh, G. and Cohen-Or, D. (2011), “A survey on shape correspondence”, Computer Graphics Forum, Vol. 30, no. 6, pp. 1681-1707. 
  20. Trzcinski, T., Christoudias, M. and Lepetit, V. (2015), “Learning image descriptors with boosting”,  IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine  Intelligence,   37, no. 3, pp. 597-610.
  21. Simonyan, K., Vedaldi, A. and Zisserman, A. (2014), “Learning local feature descriptors using convex optimisation”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intel­ligence, Vol. 36, no. 8, pp. 1573-1585.
  22. Shao, L., Liu, L. and Li, X.L. (2014), “Feature learning for image classification via multi­objective genetic programming”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 25. no. 7, pp. 1359-1371.
  23. Rublee, E., Rabaud, V., Konolige, K. and Bradski, G. (2011), “ORB: An efficient alter­native to SIFT or SURF”, IEEE International Conference on Computer Vision, Barcelona, Spain, November 6-13, 2011, pp. 2564-2571.
  24. Wu, G.R., Kim, M.J., Wang, Q., Munsell, B.C. and Shen, D.G. (2016), “S-calable high-performance image registration framework by unsupervised deep feature representations learning”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 63, no. 7, pp. 1505-1516.
  25. Sermanet, P., Eigen, D., Zhang, X., Mathieu, M., Fergus, R. and LeCun, Y. (2013), “Over­feat: Integrated Recognition”, Localization and Detection Using Convolutional Networks.
  26. Simonyan, K. and Zisserman, A. (2015), “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”, Proceedings of the International Conference on Learning Representa­tions, San Diego, CA, USA, May 7-9, 2015.
  27. Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y.Q., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V. and Rabinovich, A. (2015),” Going deeper with convolutions”, Proceedings of IEEE Con­ference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, June 7-12, 2015, pp. 1-9.
  28. Zheng, L., Yang, Y. and Tian, Q. (2018), “SIFT meets CNN: A decade survey of instance retrieval”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 40, no. 5, 1224-1244.
  29. Gul, M.S.K. and Gunturk, B.K. (2018), “Spatial and Angular Resolution Enhancement of Light Fields Using Convolutional Neural Networks”, IEEE Transactions on Image Pro­cessing, Vol. 27, no. 5, pp. 2146-2159.
  30. Zhang, K., Zuo, W., Chen, Y., Meng, D. and Zhang, L. (2017), “Beyond a Gaussian De­noiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26. no. 7, pp. 3142-3155.
  31. Zhang, Q.S. and Zhu, S.C. (2018), “Visual Interpretability for Deep Learning: a Survey”, Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, Vol. 19, no. 1, pp. 27-39.
  32. Muja, M. and Lowe, D.G. (2014), “Scalable nearest neighbor algorithms for high dimen­sio­nal data.”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 36, no. 11, pp. 2227-2240.
  33. Lowe, D.G. (2004), “Distinctive image features from scale invariant keypoints”, Internatio­nal Journal of Computer Vision, Vol. 60, no. 2, pp. 91-110.
  34. Khan, N., McCane, B. and Mills, S. (2015), “Better than SIFT?”, Machine Vision and Applications, 26, pp. 819-836.
  35. McCann J.J. and Land E.H. (1971), “Lightness and retinex theory”, Journal of the Optical Society of America, Vol. 61, no. 1, pp. 1-11.
  36. Paris, S., Kornprobst, P., Tumblin, J. and Durand, F. (2008), “Bilateral filtering: theory and applications”, Foundations and Trends in Computer Graphics and Vision, Vol. 4, no. 1, pp. 1-73.
  37. Hassaballah, M., Abdelmgeid, A.A. and Alshazly, H.A. (2016), “Image features detection, description, and matching”, Foundations and Applications, pp. 11−
  38. Sergiyenko, A., Serhiienko, P. and Zorin, Ju. (2018), “High Dynamic Range Video Camera with Elements of the Pattern Recognition”, IEEE 38th International Conference on Electro­nics and Nanotechnology ELNANO’18, Kyiv, Ukraine, April, 2018, pp. 435-438.
  39. Nagao, M. and Matsuyama, T. (1979), “Edge preserving smoothing”, Computer Graphics and Image Processing, Vol. 9, no. 4, pp. 394-407.
  40. Sergiyenko, A., Serhiienko, P., Orlova, M. and Molchanov, O. (2019), “System of Feature Extraction for Video Pattern Recognition on FPGA,”, 2019 IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), pp. 1175-1178.

SERGIYENKО Anatoly Mykhailovych, Doctor of Science, Seniour Scientist, professor of the Computer Engineering Department of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». In 1981, he graduated from Kyiv Polytechnic Institute. The field of scientific interrests is computer architecture, computer mathematics, application specific processors, digital signal and image processing, parallel computing, artificial intelligence.

ROMANKEVICH Vitaliy Oleksiyovych, Doctor of Science, Professor, Head of the Department of System Programming and Specialized Computer Systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». In 1996, he graduated from Kyiv Polytechnic Institute. The field of scientific interrests is reliability of computer systems, computer architecture, computer mathematics, development and testing of application specific processors.

SERHIIENKO Pavlo Anatoliyovych, graduate student of the Department of System Prog­ramming and Specialized Computer Systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». In 2018, he graduated from the Master's degree at the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». The field of scientific interrests is the development of application specific processors, digital signal and image processing, pattern recognition, artificial intelligence.

Повний текст: PDF