Αποτελέσματα αναζήτησης - "ЦИФРОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ"

Πηγή: Theory and Practice of Forensic Science; Том 19, № 1 (2024); 75-90 ; Теория и практика судебной экспертизы; Том 19, № 1 (2024); 75-90 ; 2587-7275 ; 1819-2785

Θεματικοί όροι: методы и технологии анализа изображений, portrait forensic examination, digital images, appearance characteristics, signs of appearance, biometric methods, research, assessment of the reliability of information, specialist, expert, methods and technologies of image analysis, портретная судебная экспертиза, цифровые изображения, характеристики внешности, признаки внешности, биометрические методы, проведение исследований, оценка достоверности информации, специалист, эксперт

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://www.tipse.ru/jour/article/view/784/708; Зинин, А.М. Проблемы криминалистического установления личности / А.М. Зинин // Вестник криминалистики. – 2003. – Вып. 4 (8). – С. 32.; Федорович, В.Ю. Интеграция в габитоскопии / В.Ю. Федорович // Вестник экономической безопасности. – 2020. – №2. – С. 218–221.; Акишин, Д.Г. Перспективы развития программно-аппаратных средств при производстве портретных экспертиз / Д.Г. Акишин, А.М. Банников, В.А. Газизов // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2018. – № 4 (19). – С. 21–33.; Зинин, А.М. Комплексирование методов при проведении судебно-портретной экспертизы / А.М. Зинин // Вестник университета имени О.Е. Кутафина. – 2014. – №3. – С. 34–39.; Шляхов, А.Р. Организация и производство криминалистической экспертизы в СССР / А.Р. Шляхов // Теория и практика криминалистической экспертизы. – Вып. 9. – М., 1962. – С. 15–25; Черкашина, И.И. Идентификация личности по признакам внешнего облика (прижизненные изображения): Типовая методика / И.И. Черкашина. – М.: ЭКЦ МВД России, 2023. – 21 с.; Исследование трасологических следов, зафиксированных на фотоизображениях: методическая разработка / Т.В. Демидова, Е.В. Токарева, Ю.Н. Александров, В.А. Газизов, П.А. Ткаченко, В.И. Полов, С.В. Томчик, Д.С. Коровкин. – М.: ЭКЦ МВД России, 2023. – С. 17–18.; Аминев, Ф.Г. Использование цифровых технологий в судебной портретной экспертизе как отражение этого процесса во всей судебно-экспертной деятельности / Ф.Г. Аминев // Судебная экспертиза и исследования. – 2022. – № 1. – С. 149–152.; Киселевич, И.В. Фототехническая экспертиза и перспективы её использования в портретных исследованиях / И.В. Киселевич // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2017. – № 2 (13). – С. 99–104. [Электронный ресурс]. Режим доступа – свободный. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/724/.; Дякин, Р.А. Некоторые аспекты комплексного фототехнического и портретного исследования ретуши и фотомонтажа цифрового изображения / Р.А. Дякин // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2018. – № 4 (19). [Электронный ресурс]. Режим доступа – свободный. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/801/.; Теория судебной экспертизы (Судебная экспертология): учебник / под ред. Е.Р. Россинской. – М.: Норма: Инфра-М, 2016. – С. 164.; Авцинова, Е.С. Внедрение аппаратно-программного комплекса при производстве портретных экспертиз: правовые аспекты / Е.С. Авцинова // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2018. – № 4 (19). [Электронный ресурс]. Режим доступа – свободный. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theo-ry_and_practice/portret/793/.; Соколова, О.А. Габитоскопия в эпоху цифровых технологий /О.А. Соколова // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2020. – № 1 (24). – С. 54–62. [Электронный ресурс]. Режим доступа – свободный. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/856/.; Терзиев, Н.В. Отождествление личности по признакам внешности / Н.В. Терзиев. – М.: ВЮЗИ, 1956.; Гусев, А.А. Методика производства судебных экспертиз в целях установления личности по чертам внешности / А.А. Гусев. – М., 1960.; Снетков, В.А. Портретная криминалистическая экспертиза по фотокарточкам /В.А. Снетков. – М., 1971.; Зинин, А.М. Габитоскопия и портретная экспертиза: учебник / А.М. Зинин, И.Н. Подволоцкий. – М.: Норма: Инфра-М, 2014. – С. 144–155.; Давыдов, Е.В. Особенности оценки признаков внешности и формирование выводов в практике производства портретных экспертиз по цифровым видеоизображениям / Е.В. Давыдов, В.Ф. Финогенов // Судебная экспертиза. – 2021. – №4 (68). – С. 53–61.; Захарова, Л.Ю. Критический анализ и оценка заключений по судебной портретной экспертизе / Л.Ю. Захарова, В.П. Лютов // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2018. – № 4 (19). – С. 96–103.; Зинин, A.M. Основы судебно-портретной экспертизы отображений внешнего облика человека, запечатленных на современных носителях информации: учебное пособие / под общ. ред. д-ра юрид. наук, проф. A.M. Зинина. – М.: ЭКЦ МВД России, 2014. – С. 39.; Бирюков, В.В. Криминалистическая габитоскопия: учебное пособие для вузов / В.В. Бирюков, Т.П. Бирюкова. – М.: Юрайт, 2023. – 144 с. – Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/520578 (дата обращения: 29.08.2023).; Самойлов, Г.А. Криминалистическая идентификация и кибернетика. / Г.А. Самойлов // Автоматика и вычислительная техника. – Рига, 1965. – С. 253–260.; Полевой, Н.С. Аналитический метод идентификации личности по фотоизображениям / Н.С. Полевой // Правовая кибернетика. – М.: Наука, 1970.; Зинин, А.М. Криминалистическая фотопортретная экспертиза: учебное пособие / А.М. Зинин, Л.З. Кирсанова. – М.: Изд-во ВНКЦ МВД СССР, 1991.; Графические алгоритмы и возможности их использования в процессе идентификационных криминалистических экспертиз. – Рига, 1965.; Завизист, Н.В. Угловые замеры анатомических признаков лица человека в портретно-криминалистической экспертизе / Н.В. Завизист // Криминалистика и судебная экспертиза. – Киев, 1969. Вып. 6.; Орлов, П.Г. Идентификация личности по фотокарточкам / П.Г. Орлов. – М., 1974.; Гросс, Г. Руководство для судебных следователей как система криминалистики / Г. Гросс. – Новое изд., перепеч. с изд. 1908 г. – М.: ЛексЭст, 2002. – С. 314–320, 334–336.; Газизов, В.А. Особенности исследования цифровых видеопортретов В. А. Газизов // Вестник Московского университета МВД России. – 2017. – № 2. – С. 123.; Цурлуй, О.Ю. Направления развития габитоскопии и портретной экспертизы с учетом информационных технологий и методов искусственного интеллекта / О.Ю. Цурлуй, В.А. Мещеряков // Эксперт-криминалист. – 2021. – №2.; Давыдов, Е.В. Особенности раздельной стадии исследования цифровых фото- и видеоизображений при производстве судебно-портретной экспертизы / Е.В. Давыдов, В.Ф. Финогенов // Судебная экспертиза. – 2019. – №2 (58). – С. 55–63.; Калинина, К.О. Использование программного обеспечения анализа изображений «АТиФ ИнспектК» в криминалистической габитоскопической экспертизе / К.О. Калинина, Ю.Н. Александров // Энциклопедия судебной экспертизы. – 2018. – №4 (19). [Электронный ресурс]. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/806/.; Подчиненов, А.В. Новая версия специализированного программного обеспечения «Растр» как замена ADOBE PHOTOSHOP при производстве портретных экспертиз / А.В. Подчиненов, Л.М. Смирнова // Теория и практика судебной экспертизы: международный опыт, проблемы, перспективы (к 20-летию образования Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя): Международный форум, 25 марта 2022 г.: сборник научных трудов. – М.: Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, 2022. – 484 с.; Ильин, Н.Н. Проблемные вопросы, связанные с автоматическим распознаванием человека по признакам внешности, запечатлённым на видеоизображениях / Н.Н. Ильин // Энциклопедия судебной экспертизы. – 2018. – №4 (19). – С. 116–121. [Электронный ресурс]. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/805/.; Зинин, А.М. Инновации и судебно-портретная идентификация / А.М. Зинин // Вестник Академии экономической безопасности МВД России. – 2015. – № 2. – С. 51–53.; Газизов, В.А. Частная методика исследования изображений внешности человека, полученных с использованием современных цифровых технологий – вызов XXI века / В.А. Газизов, П.О. Русов // Сборник научн. трудов. конф. Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя (12 апреля 2023). – М.: МосУ МВД России, 2023.; Малярова, О.Н. Проблемы исследования цифровых изображений внешности человека при производстве портретных экспертиз в экспертных подразделениях ГУ МВД России по Красноярскому краю / Малярова О.Н. Малярова // Энциклопедия Судебной Экспертизы. – 2018. – №4 (19). [Электронный ресурс]. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/810/.; Акишин, Д.Г. Перспективы развития программно-аппаратных средств при производстве портретных экспертиз / Д.Г. Акишин, А.М. Банников, В.А. Газизов // Энциклопедия судебной экспертизы. – 2018. – №4 (19). – С. 21–23.; Купин, А.Ф. Автоматизация решения задач судебной портретной экспертизы с помощью программного обеспечения «Visosoft» / А.Ф. // Купин Вестник Московского университета МВД России. – 2022. – № 3. – С. 142–146. – URL: https://doi.org/10.24412/2073-0454-2022-3-142-146.; Балабанов, А.А. «VISOSOFT» – специализированное программное обеспечение для производства портретных экспертиз, опыт внедрения и практического использования на примере ЭКЦ МВД по Республике Крым / А.А. Балабанов А.А. // Теория и практика судебной экспертизы: международный опыт, проблемы, перспективы (к 20-летию образования Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя): Международный форум, 25 марта 2022 г.: сборник научных трудов. – М.: Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, 2022. – С. 16–20.; Неретина, Н.С. Искусственный интеллект в криминалистике и судебной экспертизе: проблемы и перспективы / Н.С. Неретина Н.С. // Судебная экспертиза и исследование. – 2022. – №1. – С. 103–105.; Газизов, В.А. Электронная идентификация и портретная экспертиза в условиях развития интеллектуальных технологий / В.А. Газизов // Энциклопедия судебной экспертизы. – 2018. – №4 (19). – С. 57–62. [Электронный ресурс]. – URL: http://www.proexpertizu.ru/theory_and_practice/portret/798/.; https://www.tipse.ru/jour/article/view/784

Διαθεσιμότητα: https://www.tipse.ru/jour/article/view/784
https://doi.org/10.30764/1819-2785-2024-1-75-90

View record from BASE

12

Academic Journal

Construction of the RDH Stegosystem Based on the Statistical Properties of Image Areas ; Построение стегосистемы RDH на основе статистических свойств областей изображения

Συγγραφείς: E. Yu. Merzlyakova, Е. Ю. Мерзлякова

Συνεισφορές: Работа выполнена в рамках госзадания СибГУТИ № 071-03-2024-008 от 19.01.2024.

Πηγή: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; Том 18, № 2 (2024); 113-126 ; Вестник СибГУТИ; Том 18, № 2 (2024); 113-126 ; 1998-6920

Θεματικοί όροι: стегоанализ, digital images, information embedding, interpolation, steganalysis, цифровые изображения, встраивание информации, интерполяция

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/909/764; Грибунин В. Г., Костюков В. Е., Мартынов А. П., Николаев Д. Б., Фомченко В. Н. Прикладная стеганография: для студентов, аспирантов, научных работников, изучающих вопросы обеспечения безопасности информации. Саров: Российский Федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики, 2021. 484 с.; Ryabko B. Unconditionally secure short key ciphers based on data compression and randomization // Designs, Codes, and Cryptography. 2023. V. 91, № 6. P. 2201–2212.; Монарёв В. А., Фионов А. Н., Шокин Ю. И. Обзор современных теоретико-информационных подходов к решению основных задач криптографии и стеганографии // Вычислительные технологии. 2010. Т. 15, № 2. С. 69–86.; Tutuncu K., Çataltaş Ö. Compensation of degradation, security, and capacity of LSB substitution methods by a new proposed hybrid n-LSB approach // Computer Science and Information Systems. 2021. V. 18, № 4. P. 1311–1332.; Talasila S., Vijaya Kumar G., Vijaya Babu E., Nainika K., Veda Sahithi M., Mohan P. The Hybrid Model of LSB-Technique in Image Steganography Using AES and RSA Algorithms // Soft Computing and Signal Processing. 2023. V. 840. P. 403–413.; Rajabi-Ghaleh S., Olyaeefar B., Kheradmand R., Ahmadi-Kandjani S. Image security using steganography and cryptography with sweeping computational ghost imaging // Frontiers in Physics. 2024. V. 12. № 1336795.; Нечта И. В. Цифровая стеганография в программах и текстовых файлах. М.: Горячая линия – Телеком, 2023. 112 с.; Novanto F., Nugraha A., Kurniawan J., Prayogo A. Optimizing Digital Image Steganography through Hybridization of LSB and Zstandard Compression // Sinkron. 2024. V. 9, № 1. P. 75–82.; Wu W., Li H. A novel scheme for random sequential high-capacity data hiding based on PVD and LSB // Signal, Image and Video Processing. 2023. V. 18. P. 2277–2287.; Mali A., Dongre M. Block Based Self-Secured LSB Embedding Scheme for Reversible Steganography // IOT with Smart Systems. 2023. V. 2. P. 625–635.; Mohammad A., Al-Haj A., Farfoura M. An improved capacity data hiding technique based on image interpolation // Multimedia Tools and Applications. 2018. V. 78, № 6. P. 7181–7205.; Jung K., Yoo K. Data hiding method using image interpolation // Computer Standards & Interfaces. 2009. V. 31, № 2. P. 465–470.; Tripathi A., Prakash J. Interpolation Based Reversible Data Hiding using Pixel Intensity Classes // International Journal of Next-Generation Computing. 2023. V. 14, № 4. P. 621–643.; Punia R., Malik A., Singh S. An interpolation-based reversible data hiding scheme for internet of things applications // Discover Internet of Things. 2023. V. 3, № 18.; Mohammad A. A. high quality interpolation-based reversible data hiding technique using dual images // Multimedia Tools and Applications. 2023. V. 82. P. 36713–36737.; Lee C-F., Huang Y-L. An efficient image interpolation increasing payload in reversible data hiding // Expert Systems with Applications. 2012. V. 39, № 8. P. 6712–6719.; Конахович Г. Ф., Пузыренко А. Ю. Компьютерная стеганография: теория и практика. Киев: МК–Пресс, 2006. 283 с.; Kumari L., Ramanathan P., Rani J., Vinothkumar D., Sneha A., Amalarani V., Joe B. Selection of optimum compression algorithms based on the characterization on feasibility for medical image // Biomedical Research. 2017. V. 28, № 13. P. 5633–5637.; Евсютин О. О., Кокурина А. С., Мещеряков Р. В. Обзор методов встраивания информации в цифровые объекты для обеспечения безопасности в «интернете вещей» // Компьютерная оптика. 2019. Т. 43, № 1. P. 137–154.; Kuri J., Rafi M. Securing Data in Internet of Things (IoT) using Cryptography and Steganography Techniques // International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology. 2020. V. 8, № 7. P. 1933–1939.; Шелухин О. И. Стеганография. Алгоритмы и программная реализация. М.: Горячая линия – Телеком, 2017. 592 c.; Fridrich J., Goljan M., Du R. Reliable Detection of LSB Steganography in Grayscale and Color Images // Special Session on Multimedia Security and Watermarking. Ottawa, Canada, 2001. P. 27–30.; Pevny T., Bas P., Fridrich J. Steganalysis by subtractive pixel adjacency matrix // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2010. V. 5, № 2. P. 215–224.; Holub V., Fridrich J. Random projections of residuals for digital image steganalysis // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2013. V. 8, № 12. P. 1996–2006.; Сирота А. А., Дрюченко М. А., Иванков А. Ю. Стегоанализ цифровых изображений с использованием методов поверхностного и глубокого машинного обучения: известные подходы и новые решения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2021. № 1. С. 33–52.; Полунин А. А., Яндашевская Э. А. Использование аппарата свёрточных нейронных сетей для стегоанализа цифровых изображений // Труды Института системного программирования РАН. 2020. Т. 32, № 4. С. 155–164.; Ryabko B., Ryabko D. Information-theoretic approach to steganographic systems // Proc. IEEE International Symposium on Information Theory, Nice, France, 2007. P. 2461–2464.; Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010. 672 с.; Said A. Introduction to Arithmetic Coding – Theory and Practice. Hewlett-Packard Laboratories Report. USA, 2004. 64 p.; База BOSS изображений для исследований методов стеганографии [сайт]. URL: http://agents.fel.cvut.cz/boss/index.php?mode=VIEW&tmpl=about (дата обращения: 26.03.2024).; Mahasree M. Improved Reversible Data Hiding in Medical images using Interpolation and Threshold based Embedding Strategy // International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 2020. V. 8. P. 3495–3501.32. Lu T.-C., Lin M.-C., Huang C.-C., Deng K.-M. Reversible Data Hiding Based on Image Interpolation with a Secret Message Reduction Strategy // International Journal of Computer Software Engineering. 2016. V. 1. P. 124–130.; Eltysheva K., Fionov A. Stegosystem construction on the basis of statistical structure of covertext // Proc. XII International Symposium on Problems of Redundancy, St.-Petersburg, May 26–30, 2009. P. 180–185.; Рябко Б. Я., Фионов А. Н. Эффективный метод адаптивного арифметического кодирования для источников с большими алфавитами // Проблемы передачи информации. 1999. Т. 35, № 4. C. 1–14.; Жилкин М. Ю. Теоретико-информационные методы стегоанализа графических данных: дис. … канд. тех. наук: 05.12.13. Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики, Новосибирск,2009. 153 с.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/909

Διαθεσιμότητα: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/909
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-2-113-126

View record from BASE

13

Academic Journal

Методы внедрения контрольной информации в изображения

Συγγραφείς: Чурсин, Д. С.

Θεματικοί όροι: техника, вычислительная техника, программное обеспечение, защита программ, защита данных, стеганография, стегоанализ, внедрение контрольной информации, цифровые изображения, авторские права

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/63384

Διαθεσιμότητα: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/63384

View record from BASE

14

Academic Journal

Генерация цифровых изображений по текстовому запросу с использованием нейросетей и их применение в трехмерной графике

Θεματικοί όροι: цифровые изображения, трехмерная графика, текстовый запрос, генерация цифровых изображений, технология нейронных сетей, нейросети

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/59434

15

Academic Journal

Complex model of the visual environment for viewing digital images

Συγγραφείς: Y. Zhang, Y., Klyavdo, М. А.

Θεματικοί όροι: комплексная модель визуальной среды, цифровые изображения, complex model of the visual environment, visual environment, digital images, просмотр цифровых изображений, viewing digital images, визуальная среда

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/58762

16

Academic Journal

Тензорно-фрактальное описание неопределенности цвета цифровых изображений

Θεματικοί όροι: цифровые изображения, феномен ковариационного гиперкуба, тензорно-фрактальное описание, неопределенность цвета, цвет цифровых изображений, измерение цвета объектов

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/58763

17

Academic Journal

Development of the method for embedding information into raster images using Lagrange interpolation and Bezier curves ; Разработка метода встраивания информации в растровые изображения с помощью интерполяции Лагранжа и кривых Безье

Συγγραφείς: E. Y. Merzlyakova, Е. Ю. Мерзлякова

Συνεισφορές: Работа выполнена в рамках государственного задания № 071-03-2023-001 от 19.01.2023

Πηγή: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; Том 17, № 3 (2023); 12-22 ; Вестник СибГУТИ; Том 17, № 3 (2023); 12-22 ; 1998-6920

Θεματικοί όροι: стегоанализ, digital images, information embedding, interpolation, steganalysis, цифровые изображения, встраивание информации, интерполяция

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/792/726; Cachin C. An information-theoretic model of steganography // Lecture Notes in Computer Science (Proc. 2nd Information Hiding Workshop). Springer Verlag. 1998. V. 1525. P. 306–318.; Коханович Г. Ф., Пузыренко А. Ю. Компьютерная стеганография. Теория и практика. К.: МК-Пресс, 2006. 288 с.; Сейеди С. А., Садыхов Р. Х. Сравнение методов стеганографии в изображениях // Информатика. 2012. № 1. С. 66–75.; Грибунин В. Г., Оков И. Н., Туринцев И. В. Цифровая стеганография. Москва : СОЛОН-ПРЕСС, 2017. 262 с.; Елтышева Е. Ю., Фионов А. Н. Построение стегосистемы на базе растровых изображений с учетом статистики младших бит // Вестник СибГУТИ. 2009. № 1. С. 67–84.; Елтышева Е. Ю. Построение стегосистемы для растровых изображений на основе стохастической модуляции с учетом статистики младших бит // Вестник СибГУТИ. 2011. № 2. С. 63–75.; Goljan M. Digital Image Steganography Using Stochastic Modulation // Proc. SPIE, Electronic Imaging, Security, Steganography and Watermarking of Multimedia Contents, Santa Clara, California, 2003. V. 5020. P. 191–202.; Chowdhury N., Manna P. An Efficient Method of Steganography using Matrix Approach // I. J. Intelligent Systems and Applications. 2012. V. 1. P. 32–38.; Abduallah W. M., Rahma A. M. S., Pathan A.-S. K. Mix column transform based on irreducible polynomial mathematics for color image steganography: A novel approach // Computers and Electrical Engineering. 2014. V. 40. P. 1390–1404.; Jung K. H., Yoo K. Y. Data hiding method using image interpolation // Comput. Stand. Interfaces. 2009. V. 31, Is. 2. P. 465–470.; Lee C.-F., Huang Y.-L. An efficient image interpolation increasing payload in reversible data hiding // Expert Syst. Appl. 2012. V. 39, Is. 8. P. 6712–6719.; Ahmad A. M., Ali A. H., Mahmoud F. An improved capacity data hiding technique based on image interpolation // Multimed. Tools Appl. 2019. V. 78, Is. 6. P. 7181–7205.; Нагиева А. Ф., Вердиев С. Г. Реверсивный стеганографический метод сокрытия информации, основанный на интерполяции изображений // Компьютерная оптика. 2022. Т. 46, № 3. С. 465–472.; Mahasree M. Improved Reversible Data Hiding in Medical images using Interpolation and Threshold based Embedding Strategy // International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 2020. V. 8. P. 3495–3501.; Lu Tzu-Chuen, Huang Shi-Ru, Huang Shu-Wen. Reversible hiding method for interpolation images featuring a multilayer center folding strategy // Soft Computing. 2021. V. 25, Is. 7. P. 161–180.; Евсютин О. О., Кокурина А. С., Мещеряков Р. В. Алгоритмы встраивания информации в цифровые изображения с применением интерполяции // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2015. № 4 (38). С. 108–112.; Daiyrbayeva E., Yerimbetova A., Nechta I., Merzlyakova E., Toigozhinova A., Turganbayev A. A Study of the Information Embedding Method into Raster Image Based on Interpolation // Journal of Imaging. 2022. V. 8, № 10. P. 288.; Fridrich J., Goljan M., Du R. Reliable Detection of LSB Steganography in Grayscale and Color Images // Special Session on Multimedia Security and Watermarking. Ottawa, Canada. 2001. P. 27–30.; Грибунин В. Г., Костюков В. Е., Мартынов А. П., Николаев Д. Б., Фомченко В. Н. Прикладная стеганография: для студентов, аспирантов, научных работников, изучающих вопросы обеспечения безопасности информации. Саров: Российский Федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики, 2021. 484 с.; Bézier P. E. Numerical Control-Mathematics and applications. London: John Wiley and Sons, 1972. 240 p.; Ntoko N.-M. A formulation for Bézier-type curves // Computers in Industry. 1990. V. 15, Is. 4. P. 363–368.; Kajla A., Acar T. Bézier–Bernstein–Durrmeyer type operators // Revista de la Real Academia de Ciencias Exactas, Fisicas y Naturales – Serie A: Matematicas. 2019. V. 114, № 1. P. 1–11.; Wu Y., Li Xin. Curve intersection based on cubic hybrid clipping // Visual Computing for Industry, Biomedicine and Art. 2022. V. 5, Is.1, № 17. P. 1–13.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/792

Διαθεσιμότητα: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/792
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2023-17-3-12-22

View record from BASE

18

Academic Journal

Искусственная нейронная сеть для диагностики кардиологических заболеваний

Συγγραφείς: Богатырёва, М. Р., Залесский, И. А.

Συνεισφορές: Корчевская, Е. А., науч. рук.

Θεματικοί όροι: диагностика, кардиологические заболевания, нейронные сети, нейросети, цифровые изображения, электрокардиография

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: ab80cb832ec595342ac3a9f9d0c77820; https://rep.vsu.by/handle/123456789/47212

Διαθεσιμότητα: https://rep.vsu.by/handle/123456789/47212

View record from BASE

19

Conference

Обзор методов сегментации медицинских изображений

Συγγραφείς: Шубкин, Е. О.

Θεματικοί όροι: сегментация, медицинские изображения, сверточные нейронные сети, цифровые изображения

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 22-26 марта 2021 г., г. Томск; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68017

Διαθεσιμότητα: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/68017

View record from BASE

20

Conference

Assessment of tools and libraries for digital imaging and communications in medicine (DICOM)

Συγγραφείς: Aksenov, Sergey Vladimirovich, Toro, Mohammed Lawal

Θεματικοί όροι: цифровые изображения, коммуникации, медицина, цифровая обработка, диагностика, радиографические методы, медицинские изображения, операционные системы

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 22-26 марта 2021 г., г. Томск; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67925

Διαθεσιμότητα: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67925

View record from BASE

Εργαλεία αναζήτησης:

Περιορισμός αποτελεσμάτων

Μορφή

Θέμα

Εκδότης

Τόπος έκδοσης

Πηγή

Γεωγραφία

Συλλογή

Έτος έκδοσης