name: Разработка алгоритмов и программных средств кластеризации и ранжирования изображений на основе самообучающейся сверточной нейронной сети
keyword_list: машинное обучение мини-пакетный метод K-средних кластеризация сверточная нейронная сеть
abstract: Цель диссертационной работы заключается в создании интеллектуальных программных модулей компьютерного зрения на основе построения глубокой нейронной сети с самообучающейся архитектурой, способной повысить эффективность кластеризации в базах, содержащих большое количество изображений.
  
  Для достижения поставленной цели предполагается решение следующих задач:
  
  1. Анализ и формирование алгоритмической базы для повышения качества и эффективности кластеризации изображений на больших данных.
  2. Разработка подходов, основанных на методиках поиска изображений по содержанию, для формирования ранжирования изображений.
  3. Разработка архитектуры самообучающейся сверточной нейронной сети с совмещенными процедурами обучения представлениям и кластеризации, при этом в качестве учителя используется метод кластеризации k-средних.
  4. Создание программного комплекса компьютерного зрения для решения задач категоризации и таргетированной рекламы в информационной системе электронной торговли.
  
  В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
  
  1. Архитектура самообучающейся сверточной нейронной сети на основе нейронной сети AlexNet, дополненной адаптационными слоями, отличающаяся совмещенным обучением представлениям на основе нейронной сети, модифицированного алгоритма k-средних и метода опорных векторов;
  2. Способ вычисления начальных k-центров масс в алгоритме k-средних, основанный на мини-пакетной кластеризации и позволяющий сократить количество итераций для получения оптимального разбиения;
  3. Алгоритм компенсации плавающего признака, появляющегося при последовательных итерациях на разных мини-пакетах, для предотвращения деградации эффективности кластеризации, основанный на применении бэктрекинга;
  4. Способ корректировки результатов кластеризации методом опорных векторов для перенастройки параметров нейронной сети с целью повышения качества кластеризации;
  5. Алгоритм ранжирования изображений внутри кластера, основанный на использовании нечеткого гиперграфа для минимизации потери информации при установлении соответствия;
  6. Структура информационной системы автоматической категоризации изображений товаров и формирования таргетированной рекламы, отличающаяся использованием принципа совмещенного обучения признакам на основе сверточной нейронной сети и процедуры кластеризации, которая способна обрабатывать большие объемы данных (изображений) за счет использования мини-пакетной оптимизации.
chairman_dissertation_council.name: Семен
chairman_dissertation_council.surname: Подвальный
chairman_dissertation_council.patronymic: Львович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: R-5864-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 650432279
chairman_dissertation_council.rinc_id: 12321
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Лариса
organization_supervisor.surname: Клюева
organization_supervisor.patronymic: Александровна
organization_supervisor.position: начальник ОДС
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.29.59
rubrics.name: Программированное обучение
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
oecds.code: 01.01.PN
oecds.name: MATHEMATICS, APPLIED
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Леденева Т.М.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Демидова Л.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Самойлин Е.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Военные науки
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ", ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ФГБОУ ВО "ВГТУ", ВГТУ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1033600070448
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ПРОСКУРИН
protection_organization.supervisor_patronymic: КОНСТАНТИНОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВГУ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1023601560510
author_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
author_organization.supervisor_surname: ЕНДОВИЦКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения