Изменена: 2020-03-06
Аннотация
Ключевые слова
Литература
1. Богданов М.Р. Нетрадиционный алгоритм шифрования// Электронный научный журнал "Вычислительная техника и программное обеспечение". - 2014.- Выпуск 1(1) Январь-Апрель. С. 17-23. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.computerfacilitiesandsoftware.ingnpublishing.com/archive/2014/release_1_1_januaryapril/bogdanov_m_r_netradicionnyj_algoritm_shifrovaniya/Получено: 2014-03-12 Одобрено: 2014-04-23 Размещено: 2014-04-30
2. Богданов М.Р., Думчиков А.А. Cпособ изучения разнообразия орнитофауны методом вейвлет-анализа. Известия Самарского научного центра РАН. № 3(4), 2013. С. 1232-1236.
3. Богданов М.Р., Захаров А.В., Горбунова В.Ю. Распознавание электрокардиограмм методом вейвлетанализа. Международная научно-техническая конференция Перспективные информационные технологии. Advanced Information Technologies and Scientific Computing. 4 – 6 декабря 2013 г. С.187-191.
4. Bogdanov M.R., Zakharov A.V. Electrocardiogram recognition with wavelet analysis. Пятая международная Школа молодых ученых «Системная биология и Международная конференция "Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений", Уфа, Россия, 2016 биоинформатика» - 5th International Young Scientists School «Systems Biology and Bioinformatics», SBB’2013. Новосибирск, Академгородок, 23-26 июня 2013. С.63-66.
5. Богданов М.Р. Метод распознавания электрокардиограмм методом вейвлет-анализа. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661588. 22.10.2013.
6. Богданов М.Р. Управление сложным процессом в звуковом поле объемно-распределенных источников на основе распознавания и позиционирования методом вейвлет-анализа. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661473. 22.10.2013.
7. Богданов М.Р. Метод распознавания голосов птиц методом вейвлет-анализа. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661589. 22.10.2013.
8. Богданов М.Р., Габидуллин Ю.З., Думчиков А.А., Захаров А.В., Горбунова В.Ю. Метод распознавания голосов птиц методом вейвлет-анализа. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014611697. 7.02.2014 г.
9. A. H. Mir, S. Rubab and Z. A. Jhat, “Biometrics Verification: a Literature Survey”, Journal of Computing and ICT Research, vol. 5, no. 2, pp. 67-80.
10. M. Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for recognition”, Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 3, (1991), pp. 71–86.
11. G. Baudat and F. E. Anouar, “Generalized discriminant analysis using a kernel approach”, Neural Computation, vol. 12, (2000), pp. 2385–2404.
12. S. Lawrence, C. L. Giles, A. C. Tsoi and A. D. Back, “Face recognition: A convolutional neural network approach”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 8, (1998), pp. 98-113.
13. P. J. Phillips, “Support vector machines applied to face recognition”, Proceedings of the Conference on Advances in Neural Information Processing Systems II, MIT Press, (1998), pp. 803–809.
14. K. Jonsson, J. Kittler, Y. P. Li and J. Matas, “Support vector machines for face authentication”, Image and Vision Computing, vol. 20, (2002), pp. 369-375.
15. T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. H. Cooper and J. Graham, “Active shape models - their training and application”, Computer Vision and Image Understanding, (1995), pp. 38–59.
16. P. Penev and J. Atick, “Local feature analysis: A general statistical theory for object representation”,Network: computation in neural systems, pp. 477-500.
17. L. Wiskott, J. M. Fellous, N. Kuiger and C. Malsburg, “Pattern Analysis and Machine Intelligence”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, pp. 775-779.
18. Z. Zhou, S. Gao, Z. Gu and J. Shi, “A feature-based approach to automatic injection mold generation”, IEEE conference, (2000), pp. 57-68.
19. J. Manikandan and B. Venkataramani, “Evaluation of multiclass Support Vector Machine classifiers using optimum threshold-based pruning technique”, SignalProcessing, IET, vol. 5, no. 5, (2011), pp. 506-513.
20. S. Pramanik and D. Bhattacharjee, “Geometric feature based face-sketch recognition and Pattern Recognition”, International Conference on Informatics and Medical Engineering (PRIME), (2012), pp. 409-415.
21. “Individual Biometrics: Iris Scan” 5 July 05.National Center for State Court 6 July 06.
22. K. W. Bowyer, K. Hollingsworth and P. J. Flynn, “Image Understanding for Iris Biometrics: a Survey”, Computer Vision and Image Understanding, vol. 110, (2008).
23. R. P. Wildes, “Iris Recognition: An Emerging Biometric technology”, Proc. IEEE, Vol. 85, (1997), pp. 1348–1363.
24. W. W. Boles and B. Boashash, “A Human Identification Technique using images of the iris and wavelet transform”, IEEE Trans. Signal Process, vol. 46, (1998), pp. 1185-1188.
25. S. Abe and R. Thawonmas, “Fuzzy Systems”, IEEE Transactions on Fuzzy systems, vol.5, (1997), pp. 358-368.
26. M. Fukumi and N. Akamatsu, “Neural Networks”, International Joint Conference on Neural Networks, vol.6, (1999), pp. 4134-4138.
27. Y. Zhu, T. Tan and Y. Wang, “Text-Independent Writer Identification Based on Fusion of Dynamic and Static Features”, Proceedings of 15th International Conference on Pattern Recognition, vol. 2, (2000), pp.801-804.
28. B. Kumar, C. Xie and J. Thornton, “Iris verification using correlation filters”, Proceedings of Fourth International Conference on Audio and Video Based Biometric Person Authentication, (2003), pp. 697–705.
29. Y. Chen, S. C. Dass and A. K. Jain, “Localized iris image quality using 2-D wavelets”, IEEE Int. Conf. on Biometrics, (2006).
30. Z. Sun, Y. Wang, T. Tan and J. Cui, “Improving iris recognition accuracy via cascaded classifiers”, IEEE Trans. Syst. Man. Cybern—Part C: Appl Rev 35, (2005).