ММРО-2025: материалы конференции

ММРО-2025

Мы рады сообщить, что регистрация сборника тезисов конференции в РИНЦ завершена, и данные статей доступны на сайте электронной библиотеки.

Также сообщаем, что полный текст сборника доступен по идентификатору DOI https://doi.org/10.29003/m4729.978-5-317-07438-8.

ИОИ-2024: материалы конференции

ИОИ-2024

Опубликован специальный выпуск журнала Pattern Recognition and Image Analysis (Vol. 35, No. 3, 2025), посвященный 15-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» (ИОИ-2024).

PRIA JOURNAL SPECIAL ISSUE XV INTERNATIONAL CONFERENCE “INTELLIGENT INFORMATION PROCESSING” (IIP-2024)

  • A. A. Dokukin, I. A. Matveev, and O. V. Senko. XV International Conference “Intelligent Information Processing” (IIP-2024), September 23–27, 2024, Grodno, p. 308.

Plenary Papers

  • V. M. Nedel’ko. Distillation of Knowledge in Boosting Models, p. 313.
  • M. V. Kharinov. Recurrent Generation of Optimal Approximations of a Halftone Image, p. 319.

Section Papers—Theoretical Advances

  • M. M. Lange. Boundary Relations between Amount of Information and Decision Fidelity for Data Coding and Analysis Models, p. 328.
  • V. V. Krasnoproshin, A. V. Karkanitsa, and V. G. Rodchenko. Commonality-Based Recognition System, p. 338.
  • I. Yu. Torshin. Methods of Topological Analysis for Generating More Informative Synthetic Features Based on Support Chains and Arbitrary Metric Distance Functions, p. 347.
  • A. F. Sharafiev, D. V. Lemtyuzhnikova, and Z. K. Avdeeva. Analysis of Interdependencies in the Characteristics of Graphs of Goals and Tasks of Long-Term Planning Documents, p. 359.

Section Papers—Applications in Image and Signal Processing

  • D. M. Murashov. Assessing the Quality of Digital Image Segmentation, p. 376.
  • D. A. Pankratov, and S. V. Eremeev. Formation of Microstructure Image Features Based on Topological Decomposition, p. 387.
  • A. V. Abakumov, and S. V. Eremeev. Using Persistent Landscapes in Image Processing, p. 397.
  • A. A. Zakharov, M. N. Shamshin, and A. L. Zhiznyakov. Surface Defect Detection Method Based on a Small Number of Labeled Images, p. 410.
  • V. A. Sokolov, I. A. Matveev, and L. M. Teplyakov. Extracting Embeddings for Active Learning Corresponding to Regions of Interest in an Image, p. 417.
  • A. Dmitrienko, and A. Gneushev. Rotation Robust Image Classification with Visual Transformer Based on Spatial Transformation of Feature Maps, p. 427.
  • A. B. Murynin, A. A. Rihter, and V. E. Vorobyev. Algorithms for Morphological Analysis of Vectorized Boundaries in Images, p. 438.
  • A. V. Zotov, M. A. Lebedev, and D. V. Komarov. Neural Network Detection of Runway and Taxiway Marking Lines, p. 455.
  • K. S. Zyryanov, A. I. Oreshkin, and A. I. Chulichkov. An Integrated Method for Segmentation and Relief Refinement of Atomic Images Based on Probe Shape Convolution and U-Net Architecture Neural Network, p. 468.

Section Papers—Signal Analysis and Information Retrieval

  • P. A. Petrova, S. I. Markov, and V. V. Kachanov. Building a Dataset for Combined Classification of Source Code Reviews, p. 482.
  • N. A. Skachkov. Method of Input Masking for Training Translation Models, p. 493.
  • A. B. Ryabtsev, and S. K. Dulin. Improving Structural Consistency in the Task of Finding Groups of Identical Objects, p. 501.
  • D. A. Makeev, K. E. Karavaeva, and A. I. Chulichkov. Comparison of Anomaly Detection Algorithms Based on Machine Learning and Spectral Analysis Methods, p. 510.
  • P. V. Golubtsov, S. E. Semyonova, and A. I. Chulichkov. Real-Time Estimation of Autocovariance for Large Time Series with Gaps and Its Application, p. 521.
  • D. Popov, and A. Maysuradze. Controlled Generation of Synthetic Data for Tasks of Diarization, p. 535.
  • D. V. Mikhaylov, and G. M. Emelyanov. Neural Network Language Modeling and Identification of Significant Fragments in Scientific Articles to Nonredundantly Transfer Their Meaning, p. 547.

Section Papers—Applications in Medicine and Biometry

  • O. S. Sushkova, A. A. Morozov, and A. V. Karabanov. Development and Application of a Method for Detecting Phase Shifts in Twin Electromyographic Signals for Differential Diagnosis of Parkinson’s Disease and Essential Tremor, p. 558.
  • A. N. Pankratov, and N. M. Pankratova. Detection of Hidden Repeats in Primary Structures of Protein Macromolecules Based on Spectral Approach, p. 572.

Также на данный момент еще несколько статей опубликовано по рекомендации программного комитета ИОИ-2024 в различных журналах:

  • И. Ю. Торшин. Метризация дискретных топологических пространств в контексте теории решеток. Часть 1. О нормальности пространств // Информатика и ее применения. — 2025. — Т. 19, № 1. — С. 82–88.
  • И. Ю. Торшин. Метризация дискретных топологических пространств в контексте теории решеток. Часть 2. Практический анализ следствий теоремы о регулярности и нормальности // Информатика и ее применения. — 2025. — Т. 19, № 2. — С. 55–62.
  • (список пополняется по мере выхода статей)

ММРО-2025, итоги

ММРО-2025, Объявление

В Муромском институте ВлГУ завершилась очередная, 22-я конференция «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2025), посвященная 90-й годовщине со дня рождения ее основателя, академика Юрия Ивановича Журавлева (1935–2022).

На конференции прозвучали 70 очных докладов от участников из Великого Новгорода, Воронежа, Йошкар-Олы, Москвы, Мурома, Новосибирска, Омска, Пущино, Санкт-Петербурга, Тулы а также иностранных участников из Казахстана и Китая, и 4 дистанционных доклада (полный список прилагается ниже). Все доклады вызывали большой интерес у слушателей и оживленную дискуссию, что несомненно затруднит отбор кандидатов для расширенных публикаций.

В рамках конференции состоялась научно-популярная лекция профессора Константина Вячеславовича Воронцова «Что надо знать об искусственном интеллекте: история, методология, возможности, ограничения», вызвавшая огромный интерес у студентов и преподавателей.

Оргкомитет конференции выражает благодарность сотрудникам МИ ВлГУ и лично директору института Аркадию Львовичу Жизнякову за радушный прием и безупречную организацию выступлений.

Полный список докладов ММРО-2025:

Читать далее ММРО-2025, итоги →

ММРО-2025: предварительная программа

ММРО-2025, Объявление

Предварительная программа конференции доступна по ссылке.

Легенда:

  •   — Интеллектуальный анализ данных
  •   — Машинное обучение
  •   — Прогнозирование и рекомендательные системы
  •   — Аналитика больших данных
  •   — Нейронные сети и глубокое обучение
  •   — Методы оптимизации для интеллектуального анализа данных
  •   — Обработка и анализ изображений, компьютерное зрение
  •   — Обработка и анализ сигналов
  •   — Современные проблемы семантического анализа научных текстов (специальная сессия, посвященная памяти профессора Серебрякова)
  •   — Анализ биомедицинских данных, биоинформатика
  •   —Индустриальные приложения науки о данных

Включение в предварительную программу не является подтверждением принятия доклада. В случае нарушения условий участия доклад может быть отменен.

ММРО-2025: Место проведения и проезд

ММРО-2025, Объявление

Конференция ММРО-2025 проводится в главном корпусе Муромского Института ВлГУ по адресу Орловская ул., 23.

Оргкомитет согласовал скидку 10 % для участников конференции на проживание в отеле X.ROOM и гостинице Святогор. Для получения скидки необходимо:

  1. подать заявку в оргкомитет, указав название гостиницы;
  2. самостоятельно забронировать номер в гостинице;
  3. сообщить о наличии скидки участника конференции при заселении.

Обратите внимание, что скидка не распространяется на участников, заключивших индивидуальные договора и включивших стоимость проживание в оргвзнос. В этом случае стоимость проживания необходимо согласовывать с представителями ООО «Интеллектуальное кольцо».

Добраться до Мурома из Москвы проще всего на поезде. Поездка прямым поездом Москва — Муром займет 4–5 часов в зависимости от варианта.

Поезда из Нижнего Новгорода (ближайший к Мурому аэропорт) до Мурома редки. Поездка автобусом займет 2,5–3 часа.

Скоростной поезд Москва — Нижний Новгород делает остановку во Владимире. Проезд от Владимира до Мурома автобусом — 2,5 часа.

Существуют прямые поезда из других городов России: Санкт-Петербурга, Йошкра-Олы, Омска.

Расширение тематики конференции

ММРО-2025, Объявление

В знак признания заслуг и вклада, сделанного профессором Владимиром Алексеевичем Серебряковым в области интеллектуального анализа данных, программный комитет конференции принял решение выделить в качестве отдельного направления в ее тематике «современные проблемы семантического анализа данных».

ММРО-2023: материалы конференции

ММРО-2023, Объявление

Опубликован специальный выпуск журнала Pattern Recognition and Image Analysis (Vol. 34, No. 4, 2024), посвященный 21-й всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2023).

PRIA JOURNAL SPECIAL ISSUE 21ST ALL-RUSSIAN CONFERENCE WITH INTERNATIONAL PARTICIPATION “MATHEMATICAL METHODS OF PATTERN RECOGNITION” (MMPR-2023)

  • M. M. Lange, I. A. Matveev, and O. V. Senko. The 21st All-Russian Conference with International Participation “Mathematical Methods of Pattern Recognition” (MMPR-2023), p. 1125.

Plenary Paper

  • V. E. Antsiperov, and V. A. Kershner. Neuromorphic Image Coding/Decoding Based on Sampling Estimates of the Local Contrast, p. 1129.

Section Papers—Theoretical Advances

  • M. M. Lange, and A. M. Lange. Information-Theoretic Lower Bounds to an Average Distortion for the Models of Coding Independent Continuous Letters and Estimating a Distribution Parameter, p. 1141.
  • Z. M. Shibzukhov. About One Robust Variant of Principal Component Analysis, p. 1150.
  • O. S. Seredin, and A.V. Kopylov. Harmonic Averaging in Classifier Quality Assessment, p. 1160.
  • V. M. Nedel’ko. Using the Out-of-Bag Model in the Cross-Validation Procedure, p. 1172.

Section Papers—Applications in Image and Signal Processing

  • M. V. Kharinov. Generation of Optimal Approximations of Color Images, p. 1177.
  • L. M. Mestetskiy. Stroke Segmentation of Handwritten Text Based on Medial Representation, p. 1185.
  • K. S. Zyryanov, A. I. Oreshkin, and A. I. Chulichkov. Optimizing Resolution in a Scanning Tunneling Microscope: Mathematical Approaches and Experimental Results, p. 1192.
  • O. G. Gvozdev, A. B. Murynin, and A. A. Rihter. Models of Representation of Environmental Objects Based on Hyperspectral Survey Data, p. 1203.
  • A. A. Zakharov, M. V. Zakharova, and A. L. Zhiznyakov. Segmentation of Buildings in Aerial Photographs Using Graph Convolutional Networks, p. 1216.
  • O. V. Mandrikova, Y. A. Polozov, and B. S. Mandrikova. Method of Natural Data Analysis and Anomaly Detection Based on a Collective of NARX Neural Networks, p. 1223.

Section Papers—Applications in Medicine and Biometry

  • V. P. Novik, Yu. A. Vasilev, K. M. Arzamasov, and I. A. Matveev. Method for Human Identification Based on Radiological Head Images and Its Robustness to Distortions, p. 1233.
  • N. A. Andriyanov, and V. E. Dementiev. Optimization of Face Recognition Systems for Implementation in Embedded Systems, p. 1245.
  • L. S. Sidorov, and A. I. Maysuradze. The Impact of Enriching Electroencephalogram in Spatial Metadata on Interpretability and Generalization Ability of Graph Neural Networks, p. 1255.
  • I. K. Aleksandrov, and D. G. Hafizovю Evaluation of Dynamic Changes in Relative Cross-sectional Area of the Carotid Artery Based on Ultrasound Images, p. 1264.
  • A. A. Dokukin, A. V. Kuznetsova, N. V. Okulov, O. V. Senko, and V. Ya. Chuchupal. Methods of Intelligent Data Analysis in Hive State Assessment Problem, p. 1271.

Также на данный момент еще несколько статей опубликовано по рекомендации программного комитета ММРО-2023 в различных журналах ФИЦ ИУ РАН:

  • Е. Д. Котина, Д. А. Овсянников, Д. С. Харченко. Оптимизационный подход к проблеме определения поля скоростей в задачах обработки изображений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. — 2024. — Т. 64, №11. — С. 2046–2057.
  • Д. М. Мурашов. Ускоренные алгоритмы выращивания сегментов из областей изображений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. — 2024. —Т. 64, №11. — С. 2212–2226.
  • Е. В. Дюкова, Г. О. Масляков, Д. С. Янаков. Корректная классификация по прецедентам: ДСМ-метод над произведением частичных порядков // Информ. и её примен. — 2024. — Т. 18, №3. — С. 61–68.
  • А. С. Веприков, А. С. Хританков. О свойствах предельного множества процесса многократного машинного обучения при преобразованиях признакового пространства // Искусств. интеллект и принятие решений. — 2025. — №1. — С. 103–114.