Архив рубрики: Конференция

ММРО-2025: Материалы конференции

ММРО-2025

Опубликован специальный выпуск журнала Pattern Recognition and Image Analysis (Vol. 36, No. 2, 2026), посвященный 22-й Всероссийской конференции с международным участием «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2025).

PRIA Journal Special Issue “22nd All-Russian Conference with International Participation “Mathematical Methods of Pattern Recognition” (MMPR-2025), September 22–26, 2025, Murom, Russian Federation. Selected Papers”

  • A. A. Dokukin, I. A. Matveev, and O. V. Senko. 22nd All-Russian Conference with International Participation “Mathematical Methods of Pattern Recognition” (MMPR-2025), September 22–26, 2025, Murom, Russian Federation, p. 634.

Plenary Papers

  • A. I. Chulichkov, A. S. Khristova. Nonlinear Estimates of the Maximum Possibility in the Theory of Computer-Aided Measuring Transducers, p. 634.
  • V. M. Nedel’ko. Some Expressions for the Variance of a Cross-Validation, p. 642.

Section Papers—Theoretical Advances

  • I. Yu. Torshin. Theoretical Interrelation between the Concepts of Problem Regularity and Topological Space Normality, and Practical Applications of the Developed Theory in Data Mining, p. 648.
  • A. P. Khalov, O. M. Ataeva, N. P. Tuchkova. Creating a Multimodal Dataset for the SciLibRu Semantic Library Using a Language Model, p. 665.
  • O. V. Senko, P. Y. Krivulia. New Schemes for Constructing Ensembles Based on Divergent Forest, p. 678.
  • Yu. O. Kuznetsova, N. N. Kiselyova, O. V. Senko, A. A. Dokukin. Using High-Divergence Ensembles in Predicting Quantitative Properties of Inorganic Compounds, p. 689.
  • Z. M. Shibzukhov. On One Robust Variant of Boosting Classifiers, p. 699.
  • A. V. Grabovoy. Landscape Measure of Deep Learning Models, p. 708.
  • A. A. Orlov, E. S. Abramova. Algorithm for Shift-Based Incremental Learning of a Neural Network under Continuous Data Inflow Conditions, p. 717.
  • D. V. Anisimova, E. V. Djukova, I. A. Pestov. Logical Data Analysis and Classification: Traditional and Neural Network Approaches, p. 729.

Section Papers—Applications in Image Processing

  • M. M. Lange, A. M. Lange, S. V. Paramonov. Information-Theoretic Approach to Analysis of Personal Identification Fidelity Using Multimodal Datasets, p. 738.
  • A. K. Sokolov, M. Y. Nikitin. Cooperative Face Liveness Detection via Displacement of Dense Facial Points Clouds, p. 747.
  • L. M. Mestetskiy, Mingchuan Xu. Constellation Method for One-Shot Search of Handwritten Glyphs, p. 756.
  • D. M. Murashov. On Assessing the Boundaries of the Information-Theoretical Measures of Digital Image Segmentation Quality, p. 764.
  • V. S. Pavlova, M. Yu. Kurbakov, A. V. Kopylov, O. S. Seredin. Segmentation of Microscopic Images of Pseudomonas Biofilms Using Deep Learning and Semantic Filtering, p. 777.
  • K. I. Kiy. Real-Time Image Segmentation and Its Application to Scene Analysis, p. 793.
  • A. V. Abakumov, S. V. Eremeev. Image Segmentation Based on Topological Decomposition and Pixel Resource, p. 807.
  • I. F. Serzhenko, A. N. Gneushev. Training Normalizing Flow Models in the Latent Space of Variational Autoencoders for Image Entropy Compression, p. 817.
  • A. B. Murynin, A. K. Shved, V. A. Kozub. Neural Network Models for Improving Satellite Image Quality Based on Pixel-Level Domain Adaptation, p. 829.
  • E. O. Zubova, M. N. Shamshin, A. V. Rybakov. Determining the Offset of a Metal Strip Using Computer Vision in the Forming Mill Line during the Production of Electric-Welded Pipes, p. 842.

Section Papers—Signal Analysis and Information Retrieval

  • M. M. Lange. Boundary Relations between Amount of Information and Decision Fidelity for Data Coding and Analysis Models, p. 328.
  • A. V. Astafiev. Neural Network Algorithm for Recognizing Human Activity from Radio Signals with Preliminary Motion Detection, p. 852.
  • T. V. Yakovleva. Estimating the Parameters of a Harmonic Signal Distorted by Gaussian Noise Using Statistical Phase Analysis: Existence and Uniqueness of Solution, p. 863.
  • V. Ya. Chuchupal, S. I. Gurov. Assessment of Pronunciation Correctness Using Large Multilingual Models, p. 872.
  • A. K. Zvereva, A. V. Grabovoi, M. S. Kaprielova. Structure-Oriented Augmentation for Improving the Generalization Ability of Neural Pattern Recognition Models under Data Scarcity, p. 882.

ММРО-2025: материалы конференции

ММРО-2025, Объявление

Опубликован специальный выпуск журнала «Электронные библиотеки» (2025, том 28, № 6) — «Актуальные проблемы семантического анализа», содержащий расширенные версии избранных докладов конференции ММРО-2025:

  • Айсин Т.Р., Шамардина Т.В. Детекция галлюцинаций на основе внутренних состояний больших языковых моделей. 1282–1305.
  • Атаева О.М., Кобук М.Г. Формирование структурированных представлений научных журналов для интеграции в граф знаний и семантического поиска. 1306–1323.
  • Атаева О.М., Тучкова Н.П., Теймуразов К.Б., Абдышов А., Кобук М.Г. Библиотека научных предметных областей SciLibRu. 1324–1345.
  • Гавриков П.А., Усманов А.К., Реваев Д., Бузыканов С.Н. Инструмент для оперативной диагностики памяти нейросетевых архитектур языковых моделей. 1346–1367.
  • Докукин А.А. Система тестирования контроллеров, основанная на распознавании текста на экране. 1368–1384.
  • Зыков В.П., Местецкий Л.М. Пост-коррекция слабой расшифровки большими языковыми моделями в итерационном процессе распознавания рукописей. 1385–1414.
  • Ма С., Сенько О.В. Некоторые подходы к повышению точности прогнозирования с использованием ансамблевых методов. 1415–1434.
  • Морозов Д.М., Местецкий Л.М. Поиск слов в рукописном тексте на основе штриховой сегментации. 1435–1453.
  • Пронина Н.М. Атрибуция архивных рукописных писем с использованием сиамских нейронных сетей. 1454–1480.
  • Халов А.П., Атаева О.М. Автоматические и полуавтоматические методы построения графа знаний предметной области и расширения онтологии. 1481–1519.

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.