Методы и вычислительно эффективные алгоритмы компьютерного зрения и анализа мультимодальных данных

Объектом исследований в рамках НИР служили математические методы анализа и классификации мультимедийной информации. Цель работы – повышение эффективности нейросетевых методов анализа и распознавания изображений и мультимодальных данных. Задачи работы сгруппированы по трем основным направлениям: - разработка вычислительно эффективных алгоритмов классификации изображений; - исследование ряда прикладных задач классификации мультимодальных данных для систем e-learning, анализа динамических графов; - повышении качества методов восстановления трехмерной структуры по двумерному изображению. Основным итогом НИР является достижение качественно более высоких по сравнению с лучшими мировыми аналогами технико-экономических показателей точности и/или вычислительной эффективности классификации изображений и восстановления глубины. Наиболее перспективная область применения результатов НИР – это использование разработанных моделей для снижения вычислительной сложности распознавания лиц по изображениям и видео и повышения точности классификаций их эмоций, для создания систем дополненной реальности, при определении положения по фотографиям достопримечательности, в системах e-learning и постановки произношения.