В работе строится вычислительно эффективная реализация алгоритма Брейди расчета быстрого преобразования Хафа (БПХ) на отечественном сопроцессоре СРСА, входящем в состав системы-на-кристалле 1890ВМ9Я “КОМДИВ128-М”. Показывается, что БПХ находит широкое применение в задачах анализа изображений, от зрительных систем беспилотного транспорта до вычислительной рентгеновской томографии. Приводится и анализируется с точки зрения низкоуровневой имплементации классическая рекурсивная реализация БПХ. Впервые рассматривается более эффективный нерекурсивный вариант алгоритма, для которого проводится анализ нагрузки на вычислители и память сопроцессора, а также экспериментальные замеры производительности. Показывается, что теоретически возможная производительность нерекурсивного алгоритма на СРСА составляет 800 Мопс, при этом максимально достижимая на практике производительность составила 470 Мопс, а максимальное полученное экспериментально значение оказалось 406 Мопс. При этом загрузка вычислителей сопроцессора достигла 18%. Таким образом, несмотря на относительно малое число арифметических операций в методе, использование сопроцессора оказывается целесообразным.
В 2020 пандемия коронавируса затронула миллиарды людей по всему свету и заставила пересмотреть отношение к системам здравоохранения и к методам, используемым в современной медицине. Ввиду высокой нагрузки на радиологов и врачей появилась необходимость автоматических систем выявления патологий на медицинских исследованиях. Множество работ, посвященных работе с КТ-снимками пациентов с Covid-19, предполагают внедрение в системы медицинской помощи. Но улучшение по “классическим” метрикам вроде mAP или IoU по всем исследованиям не всегда отображает улучшение модели с точки зрения врачей. В данной работе было предложено считать метрики, усредняя не по всем исследованиям, а по группам в зависимости от размера патологий, а также оценивать количество ложноположительных участков найденных вне легких, поскольку наличие таких участков очень негативно оценивается врачами. Так же был предложен метод, улучшающий сегментацию патологий легких и плеврального выпота, с учетом замечаний, которые были высказаны выше.
Статья посвящена исследованию возможности автоматического выявления информационных кампаний в условиях отсутствия априорных знаний о факте проведения, целях, затрагиваемых объектах и целевой аудитории. В статье предлагается общая модель информационной кампании, а также выделяются признаки проведения скрытых информационных кампаний. Модель подходит для описания информационных кампаний как в социальных медиа, так и в традиционных СМИ, в том числе за пределами сети Интернет. На основе описанных признаков предложен метод обнаружения информационных кампаний, позволяющий решать задачу в автоматическом режиме. Для подтверждения работоспособности метода было проведено экспериментальное исследование на данных, собранных из социальных медиа. Мы привлекли экспертов в смежных областях для разметки сообщений и создания тестового корпуса. С целью анализа сложности задачи мы оценили степень их согласия. Результаты анализа подтвердили первоначальную гипотезу, что даже для профессионалов, задача обнаружения скрытых информационных кампаний является нетривиальной. Тем не менее, используя метод голосования, мы построили тестовую коллекцию на которой провели исследование отдельных признаков, а также сравнения предложенного метода с отдельными ответами экспертов. Результат экспериментов подтвердил перспективность предложенного подхода к решению задачи обнаружения информационных кампаний.
Задача классификации источников данных, обладающих высокой энтропией, в области информационной безопасности занимает одну из ключевых позиций. В настоящее время существуют способы классификации зашифрованных и сжатых последовательностей, которые в основном используют цифровые сигнатуры или служебную информацию в случае ее передачи. В работе проведен анализ исследований в области классификации зашифрованных и сжатых данных и разработана модель зашифрованных и сжатых последовательностей. Практические эксперименты свидетельствуют о высокой точности предложенного подхода и позволяют сделать вывод об улучшении существующих методов классификации зашифрованных и сжатых данных. Предложенный способ может быть внедрен в системы защиты данных от утечек либо в корпоративные системы электронной почты для анализа отправляемых за контролируемый периметр организации вложений.
Облачные инфраструктуры Amazon Web Services и Microsoft Azure поддерживают взаимодействие c IoT-устройствами (устройствами интернета вещей) по протоколу MQTT. Однако, интерфейс IoT-инфраструктуры несколько отличается, и разработка программного обеспечения для устройства, которое могло бы работать с обеими инфраструктурами, требует учета этих особенностей.
В статье сформулирована задача построения бортовой коммутируемой сети минимальной сложности необходимой для передачи периодических сообщений в реальном времени и предложены алгоритмы ее решения: построения структуры сети и системы виртуальных каналов. Приводятся результаты апробации предложенных алгоритмов для построения бортовых сетей AFDX, предназначенных для передачи исходно заданного набора периодических сообщений.
В статье показано, что кольцо целых р-адических чисел Zp может быть использовано для представления подмножеств ограниченного числового множества. Предложен подход к определению множества р-адических шаров, объединением образов которых является заданное подмножество ограниченного числового множества. Даны определения покрытия множества р-адических шаров и р‑адической плотности подмножества ограниченного числового множества. Заданы операции р‑адического пересечения, объединения и дополнения над множествами р-адических шаров, которые могут задавать соответствующую алгебру.
Подавление артефактов ложного оконтуривания на изображениях (эффектов ложного оконтуривания, англ. ringing) – это распространенная задача области восстановления изображений. Осцилляции Гиббса возникают из-за методики визуализации изображений магнитно-резонансной томографии, при которой исходные данные, поступающие в частотной области, отображаются в пространственную область с помощью дискретного преобразования Фурье. Появление осцилляций Гиббса обусловлено неполнотой получаемой информации, связанной в том числе с обрезкой высоких частот Фурье-спектра. В данной статье предлагается гибридный метод подавления артефактов ложного оконтуривания на изображениях магнитно-резонансной томографии, заключающийся в объединении моделей глубокого машинного обучения и классического необучаемого алгоритма подавления осцилляций Гиббса, основанного на поиске оптимальных субпиксельных сдвигов.
В работе рассматривается задача заполнения областей изображений. В последние годы эта область стремительно развивалась, новые нейросетевые методы показывают впечатляющие результаты, однако большинство нейросетевых подходов сильно зависят от разрешения, на котором их обучали. Незначительное увеличение разрешения приводит к серьезным артефактам и неудовлетворительному результату заполнения, из-за чего подобные методы не применимы в средствах интерактивной обработки изображений. В этой статье мы представляем метод, позволяющий решить проблему заполнения областей изображений разного разрешения. Мы также описываем способ более качественного восстановления текстурных фрагментов в заполняемой области. Для этого мы предлагаем использовать информацию из соседних пикселей путем сдвига исходного изображения в четырех направлениях. Предлагаемый подход применим к уже существующим методам без необходимости их переобучения.
Классическая трассировка лучей методом Монте-Карло – это мощный метод, позволяющий моделировать практически все эффекты в лучевой оптике, но он может быть недопустимо медленным для многих случаев, таких как, например, вычисление изображений, видимых объективом или камерой с точечным отверстием. Поэтому часто используются его различные модификации, в частности, двунаправленная стохастическая трассировка лучей с фотонными картами. Недостатком всех стохастических методов является нежелательный шум. Уровень шума, то есть дисперсия яркости пикселей, рассчитанной за одну итерацию метода, зависит от различных параметров, таких как количество лучей от источника света и от камеры, способ слияния их траекторий, радиус интегрирующей сферы и т.д. Выбор оптимальных параметров позволит получить минимальный уровень шума при данном времени расчета. Данной проблеме и посвящена эта статья. Показано, что дисперсия яркости пикселя представляет собой сумму трех функций, масштабируемых обратным числом лучей из источника и из камеры, причем сами эти функции не зависят от количества лучей. Поэтому, зная их, можно предсказать шум для любого количества лучей и, таким образом, найти оптимальный вариант. Вычисление этих функций на основе полученных в трассировке лучей данных является нетривиальной задачей. В статье приведен практический метод их расчета и продемонстрировано, что по результатам всего одного пробного расчета можно предсказать дисперсию для произвольного числа лучей. Таким образом, становится возможным минимизация шума благодаря выбору оптимального числа лучей.