Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Том 28, № 2 (2018)
Radial Meixner Moment Invariants for 2D and 3D Image Recognition
El Mallahi M., Zouhri A., Qjidaa H.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2017)
Sparse approach to image ringing detection and suppression
Umnov A., Krylov A.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2017)
Satellite image-based ancient dwelling fingerprint detection algorithm
Shen L., Yang F.
PDF
(Eng)
Том 26, № 4 (2016)
Application of texture features for comparing the facture of paintings
Murashov D.
PDF
(Eng)
Том 26, № 3 (2016)
New algorithms for verifying the consistency between satellite images and survey conditions
Kuznetsov A., Myasnikov V.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2016)
An automatic initialization of interactive segmentation methods using shortest path basins
Ryba T., Zelezny M.
PDF
(Eng)
Том 29, № 4 (2019)
Surface Classification of Damaged Concrete Using Deep Convolutional Neural Network
Hung P., Su N., Diep V.
PDF
(Eng)
Том 29, № 1 (2019)
Object Identification on Low-Count Images by Means of Maximum-Likelihood Descriptors of Precedents
Antsiperov V.
PDF
(Eng)
Том 28, № 3 (2018)
A Trainable System for Underwater Pipe Detection
Rekik F., Ayedi W., Jallouli M.
PDF
(Eng)
Том 28, № 1 (2018)
A Novel Method to Measure Sub-micro Repeatability of the High-Precision Positioning Control System Based on Digital Image Correlation Method
Sang Y., Zhao J., Xu H., Wang P., Shao L.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2017)
Image denoising by anisotropic diffusion with inter-scale information fusion
Prasath V.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2017)
A new method for automating the investigation of stem cell populations based on the analysis of the integral optical flow of a video sequence
Nedzvedz O., Ablameyko S., Gurevich I., Yashina V.
PDF
(Eng)
Том 27, № 2 (2017)
A novel Retinex image enhancement approach via brightness channel prior and change of detail prior
Gu Z., Ju M., Zhang D.
PDF
(Eng)
Том 26, № 4 (2016)
Magnetometry data processing to detect archaeological sites
Mikhailova V., Grafeeva N., Mikhailova E., Chudin A.
PDF
(Eng)
Том 26, № 3 (2016)
Tracking of fast moving objects in real time
Kruglov A., Kruglov V.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2016)
A semantic hybrid approach based on grouping adjacent regions and a combination of multiple descriptors and classifiers for automatic image annotation
Oujaoura M., Minaoui B., Fakir M.
PDF
(Eng)
Том 29, № 4 (2019)
A Comprehensive Review of Digital Data Hiding Techniques
Rasmi A., Arunkumar B., Anees V.
PDF
(Eng)
Том 29, № 2 (2019)
Effect on the Performance of a Support Vector Machine Based Machine Vision System with Dry and Wet Ore Sample Images in Classification and Grade Prediction
Patel A., Chatterjee S., Gorai A.
PDF
(Eng)
Том 28, № 1 (2018)
Wrong Matching Points Elimination after Scale Invariant Feature Transform and Its Application to Image Matching
Su Y., Liu J., Du L.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2017)
Evaluation of wavelet-based salient point detectors for image retrieval
Jian M.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2017)
Classification of medicinal plant leaf image based on multi-feature extraction
Kan H., Jin L., Zhou F.
PDF
(Eng)
Том 27, № 2 (2017)
Subjective models, oblique projectors, and optimal decisions in image morphology
Pyt’ev Y.
PDF
(Eng)
Том 26, № 4 (2016)
On the probability of the formation of local groups in random point images
Reznik A., Solov’ev A., Torgov A.
PDF
(Eng)
Том 26, № 3 (2016)
Inference of pressure ulcer stage and texture on an image training set
Guadagnin R., Santana L., Neves R.
PDF
(Eng)
Том 29, № 1 (2019)
Developing and Studying the Algorithm for Segmentation of Simple Images Using Detectors Based on Doubly Stochastic Random Fields
Andriyanov N., Dementiev V.
PDF
(Eng)
51 - 75 из 89 результатов << < 1 2 3 4 > >> 
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».