Расширенный поиск

Демин Д. П., Никитенко У. В.
   Методы и алгоритмы распознавания объектов: описание, сравнительный анализ / Демин Д. П., Никитенко У. В. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции, Калуга, 15-17 апреля 2025 года : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2026. - Т. 2. - С. 79-82.

Демин И. С., Белов Ю. С., Чухраев И. В.
   Обучение сверточной нейронной сети на базе архитектуры U Net с использованием минимальных ресурсов / Демин И. С., Белов Ю. С., Чухраев И. В. // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2019. - Т. 24, № 7. - С. 24-29.

Денисов Д. А.
   Компьютерные методы анализа видеоинформации / Денисов Д. А. - Красноярск : Изд-во Красноярского ун-та, 1993. - 187 с. : ил. - Библиогр.: с. 181-184. - ISBN 5-7470-0179-5.

Дерюгина Е. О., Савушкина А. В.
   Модель глубокой рекуррентной нейронной сети с LSTM для распознавания жестов / Дерюгина Е. О., Савушкина А. В. // Технологии разработки и отладки сложных технических систем : материалы 9-ой Всероссийской научно-практическойя конференции, Москва, 5-6 апреля 2023 года : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Центр инженерных технологий и моделирования "Экспонента". - 2024. - Т. 2. - С. 185-189.

   Детектирование неизвестных звуков для людей с нарушенным слухом на основе вариационного автоэнкодера / Сарафасланян А. Х., Чепраков В. В., Суворов Д. А., Мозговой М. В., Волков А. В. - DOI 10.18698/0236-3933-2019-1-35-49 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2019. - № 1. - С. 35-49.

Джафар А.
   Разработка системы распознавания изображений объектов, наблюдаемых через слой турбулентной атмосферы : 05. 11. 07 : автореф. дис... ктн / Джафар А. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана. - М., 2004. - 15 с.

Джафар А.
   Разработка системы распознавания изображений объектов, наблюдаемых через слой турбулентной атмосферы : 05. 11. 07 : дис... ктн / Джафар А. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана. - М., 2004. - 130 л. - Библиогр.: л. 120-130.

Доманов К. И.
   Метод локального улучшения контрастности изображений с использованием эволюционного подхода = Method of Local Image Contrast Enhancement Using Evolutionary Approach / Доманов К. И. // Наука, технологии и бизнес : материалы 6-ой Межвузовской конференции аспирантов, соискателей и молодых учёных, Москва, 16-18 апреля 2024 года / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2024. - С. 148-154.

Дружицкий И. С., Бекасов Д. Е.
   Применение метода мажоризации-минимизации к алгоритму Чана --- Везе в задаче сегментации изображений / Дружицкий И. С., Бекасов Д. Е. - DOI 10.18698/0236-3933-2019-6-19-29 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2019. - № 6. - С. 19-29.

Ду К., Бобков А. В.
   Отслеживание объектов дорожной сцены в реальном времени на основе алгоритма SORT / Ду К., Бобков А. В. // Наука, технологии и бизнес. Межвузовская конференция аспирантов, соискателей и молодых учёных, 4-я, Москва, 27-28 апреля 2022 г. : сборник материалов / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2022. - С. 244-249.