Հովսեփյան, Հովհաննես Ատոմի

Informatics

Այս ուսումնասիրությունը նվիրված է պատկերների օպերատիվ մշակման և օբյեկտների ճանաչման համակարգերի հետազոտմանը և նախագծմանը՝ ընդգծելով ժամանակակից համակարգչային տեսողության (computer vision) մեթոդների կիրառական հնարավորությունները։ Դիտարկվում են պատկերների մշակման հիմնական փուլերը՝ նախնական նախամշակում (noise reduction, normalization), հատկանիշների (features) արտազատում և դրանց հիման վրա դասակարգման կամ ճանաչման ալգորիթմների կիրառում։ Հատուկ ուշադրություն է դարձվում օբյեկտների ավտոմատ ճանաչման մոդելներին, ներառյալ դասական մեթոդները՝ եզրերի հայտնաբերում, հիստոգրամային վերլուծություն, ինչպես նաև ժամանակակից խորը ուսուցման (deep learning) մոտեցումները՝ կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերի (CNN) կիրառմամբ։ Աշխատանքում քննարկվում են իրական ժամանակում աշխատող համակարգերի նախագծման խնդիրները՝ կապված հաշվարկային ռեսուրսների սահմանափակության, արագության պահանջների և ճշգրտության օպտիմալ հավասարակշռության հետ։ Վերլուծվում են նաև տվյալների հավաքագրման և նշագրման (annotation) գործընթացները, որոնք կարևոր դեր ունեն մոդելների ուսուցման որակի ապահովման մեջ։ Հատուկ ուշադրություն է դարձվում կիրառական ոլորտներին՝ անվտանգության համակարգեր, բժշկական պատկերների վերլուծություն, արդյունաբերական ավտոմատացում և ինքնավար սարքեր։ Ընդգծվում է, որ պատկերների օպերատիվ մշակման և օբյեկտների ճանաչման համակարգերի զարգացումը հանդիսանում է արհեստական բանականության և թվային տեխնոլոգիաների կարևոր ուղղություն, որը հնարավորություն է տալիս բարձրացնել ավտոմատացման մակարդակը և բարելավել որոշումների ընդունման արդյունավետությունը տարբեր ոլորտներում։