Персона: Маркова, Дарья Александровна
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Статус
Фамилия
Маркова
Имя
Дарья Александровна
Имя
5 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 5 из 5
- ПубликацияТолько метаданныеUsing a Pseudorandom Number Generator to Implement Steganographic Channels(2024) Chugunkov, I. V.; Markova, D. A.; Boronin, R. V.; Kurochkina, M. -A.; Fedotova, V. A.; Чугунков, Илья Владимирович; Маркова, Дарья Александровна; Курочкина, Мария-Анастасия Андреевна; Федотова, Вера Андреевна
- ПубликацияТолько метаданныеРазработка и исследование методики взаимодействия робота с человеком на основе подсистем технического зрения(2023) Маркова, Д. А.; Маркова, Дарья Александровна; Чепин Евгений ВалентиновичПояснительная записка содержит 93 страницы, 3 части, 9 рисунков, 3 таблицы, 8 листингов, 52 источника. Ключевые слова: РОБОТОТЕХНИКА, ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ, ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗРЕНИЕ, РАСПОЗНАВАНИЕ Данная работа представляет собой магистерскую диссертацию, выполненную в рамках производственной практики в области компьютерного зрения и робототехники. Целью работы было исследование и разработка новых алгоритмов компьютерного зрения для роботов с использованием методов обработки изображений и машинного обучения. Работа состоит из введения, обзорной части, теоретической части, расчётно-конструкторской части, заключения, списка использованной литературы и трёх приложений. В обзорной части работы рассмотрены основные понятия и принципы компьютерного зрения, а также представлен обзор существующих методов и технологий в этой области. Теоретическая часть включает в себя описание принципов обработки изображений, алгоритмов фильтрации и улучшения качества изображений, а также основные методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением и нейронные сети. В рамках расчетно-конструкторской части были разработаны новые алгоритмы компьютерного зрения, а также выполнены расчеты и проектирование модулей робота. Реализация модулей робота включала программную разработку и интеграцию существующих библиотек и инструментов компьютерного зрения. После реализации модулей робота было проведено описание построенных моделей и проведено их тестирование. Результаты тестирования и оценка полученных данных представлены в отчете. Анализ полученных данных позволил сделать выводы о эффективности разработанных алгоритмов и их применимости в робототехнике. Результатом работы стала магистерская диссертация, в которой представлены все отчетные материалы, полученные в ходе производственной практики. Она включает в себя описание разработанных алгоритмов, результаты экспериментов и анализ полученных данных. Полученные результаты исследования открывают новые перспективы и возможности для применения технологий компьютерного зрения в различных сферах, их применение может быть полезным в автоматизации производства, медицине, автономной навигации и других областях.
- ПубликацияТолько метаданныеРазработка программной системы сурдоперевода на основе речи(2021) Маркова, Д. А.; Маркова, Дарья Александровна; Возненко Тимофей ИгоревичВыпускная квалификационная работа на тему: «Разработка программной системы сурдоперевода на основе речи». Пояснительная записка содержит: 70 страниц, 3 части, 28 рисунков, 5 таблиц, 10 листингов кода, 21 источник литературы, 2 приложения. Ключевые слова: РОБОТОТЕХНИКА, СУРДОПЕРЕВОД, ЯЗЫК ЖЕСТОВ, СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ, ОБУЧЕНИЕ СИСТЕМЫ. Данная работа направлена на исследование систем распознавание речи и их использование в разработанной системе сурдоперевода. Целью дипломного проекта является разработка системы для сурдоперевода в режиме реального времени. В первой части были рассмотрены следующие системы распознавания речи: HTK, CMU Sphinx, Kaldi, Julius, iAtros, RWTH ASR и проведён их анализ, а также построена сравнительная таблица. Во второй части была составлена схема взаимодействия пользователя с системой и приведена подробная архитектура взаимодействия компонентов. На основе данной архитектуры, построены алгоритмы и блок-схемы, необходимые для реализации системы. В третьей части был составлен код программы, реализованный на основе составленных ранее алгоритмов и разобраны его самые основные компоненты: создание словаря, создание адаптированной модели, распознавание речи на их основе. Далее было проведено тестирование и составлено руководство пользователя по установке системы и использованию её интерфейса. В результате была разработана система для сурдоперевода в режиме реального времени. Данная система может быть использована в качестве инструмента для обучения людей с нарушением слуха, а также в любых других аспектах, где происходит взаимодействие таких людей с другими людьми, не имеющими подобных нарушений.
- ПубликацияТолько метаданныеStudy of Pseudo-Random Number Generators with Feedback Shift Register(2023) Chugunkov, I. V.; Kliuchnikova, B. V.; Soboleva, A. A.; Belyakovskaya, A. N.; Semenova, O. A.; Markova, D. A.; Чугунков, Илья Владимирович; Соболева, Ания Анверовна; Беляковская, Анна Николаевна; Семёнова, Ольга Александровна; Маркова, Дарья Александровна
- ПубликацияТолько метаданныеKey Expansion in Block Stochastic Algorithms(2024) Chugunkov, I. V.; Markova, D. A.; Boronin, R. V.; Kurochkina, M. -A.; Fedotova, V. A.; Чугунков, Илья Владимирович; Маркова, Дарья Александровна; Курочкина, Мария-Анастасия Андреевна; Федотова, Вера Андреевна