Сидорова Валерия Сергеевна

ФИО (на английском): 
Sidorova Valeriya
Sidor
Должность: 
научный сотрудник
Образование, опыт, языки: 

Родилась в г. Поставы БССР. Окончила Новосибирский Государственный университет, физический факультет в 1972 году. В ИВМиМГ работает с 1967 г., в Лаборатории обработки изображений  с 1978 года, научный сотрудник (н.с.), автор более 60 научных трудов, из них 10 в рейтинговых изданиях,  5 в базе SpringerLink.

Ученая степень: 
без ученой степени
Ученое звание: 
без ученого звания
Исследовательские интересы: 

Область ее научных интересов - многомерный  и текстурный анализ для  кластеризации многоспектральных изображений; а также моделирование изображений объемных тел. Она разработала комплекс алгоритмов для Новосибирского Медицинского института, позволяющих строить поверхность зуба по его плоским срезам в виде бикубического параметрического сплайна, получить его объемное полутоновое изображение с показом вращения зуба в виде мультипликации и отображения плоского среза для исследования внутреннего строения зуба. Комплекс программ Сидоровой В.С. по  кластеризации и сегментации (с помощью многомерной гистограммы по алгоритму Нарендры, с выделением квазиоднородных областей, и других) многоспектральных и текстурных изображений для мини ЭВМ был внедрен  в ряде организаций, в том числе по контракту с Венгерской Народной Республикой (1987г.). Для Красноярского Института Леса и Древесины она предложила использовать локальные параметрические сплайны для автоматизированного определения возраста леса и других таксационных показателей (состав, состояние, запас древесины) по текстурным признакам. Комплекс по кластерному анализу изображений она перенесла на PC, дополнив и усовершенствовав его. Средствами Visual C++ создала многооконный интерфейс для работы в интерактивном режиме. Для алгоритма  кластеризации многомерной гистограммы она  предложила систему хеширования, позволяющую ускорить обработку многоканальных изображений с числом каналов, большим трех.

На сайте http://loi.sscc.ru/lab/Weblab/LeraKlas/DEMRU/DemonRu.htm    описана работа программы и приведен тестовый пример ее работы для кластеризации и сегментации фрагмента трехспектрального спутникового снимка с помощью алгоритма Напендры, разделяющего векторное пространство признаков по унимодальным кластерам (2004 г.).

 Она предложила и обосновала критерий и меру качества кластеризации по унимодальным кластерам и, используя их, построила новый кластерный алгоритм, автоматически  выбирающий распределения с наиболее изолированными кластерами. В.С. Сидорова экспериментально показала, что при распознавании по многозональной спутниковой съемке, кластеры именно этих распределений соответствуют информационным классам покрытия поверхности Земли. Она также показала, что известные меры достоверности неконтролируемой классификации мало подходят тогда, когда анализируемые объекты трудно различимы в пространстве признаков изображения (2007г.).

В.С. Сидорова разработала модификацию  гистограммного метода с применением оценок качества для кластеризации текстурных изображений, учитывающую особенности построения статистических текстурных признаков. Предложен автоматический поиск размера блока  для вычисления статистических текстурных признаков, способ индикации  узких ложных кластеров, возникающих на границах текстур, а также техника их объединения. Анализ результатов классификации показал, что предложенный В.С. Сидоровой алгоритм позволяет автоматически распознавать по текстурным признакам изображения лесного ландшафта на аэроснимке возрастные фазы различных типов леса. Ею использовалась статистика  текстуры Харалика, а также было реализовано вычисление признаков, основанных на авторегрессионой модели стохастического поля, известной как SAR.

     Применение предложенного кластерного алгоритма с использованием оценки качества полученных распределений позволило показать, что различительная мощность признаков, основанных на модели SAR больше, чем признаков статистики Харалика. По признакам модели SAR удалось автоматически классифицировать по аэрофотоснимкам ландшафты хвойных и лиственных лесов. Сопоставление полученных карт кластеров и картосхем наземной таксации показало их хорошее соответствие.  Работа алгоритмов по кластеризации текстурных аэроснимков леса проиллюстрирована на сайте  http://loi.sscc.ru/lab/Weblab/Infreslab2013/svs13.htm (2010).

         В.С. Сидорова предложила ряд иерархических делимых алгоритмов, имеющих разные цели. Эти алгоритмы позволяют выбирать свой уровень квантования векторного пространства внутри каждого кластера. Это повышает качество классификации в целом, позволяя существенно сократить число кластеров по сравнению с алгоритмом Нарендры. Один из них оптимизирует выбор сеток квантования  векторного пространства признаков для построения распределениия, лучшего по средней разделимости всех  полученных кластеров. Другой алгоритм отыскивает наибольшую детальность квантования (различную в подобластях пространства), обеспечивающего отделимость каждого кластера, не хуже заданного значения.   Применение алгоритмов к сегментации пятиспектральных снимков спутника NOAA проиллюстрировано на сайтах    http://loi.sscc.ru/lab/Weblab/Infreslab2013/sidorova_hierarch.htm  и       http://loi.sscc.ru/lab/RFFI113/RU/sidorova_separability.htm   (2011, 2013 гг.)

 

E-mail: 
Рабочий телефон: 
(383) 330-73-32
Внутренний телефон: 
21-18
Номер комнаты: 
2-313
Действующий сотрудник: 
Да

Публикации

Название Авторы (сотрудники ИВМиМГ) Выходные данные Файл
Иерархический кластерный алгоритм для текстурных данных поверхности Земли. Сидорова Валерия Сергеевна Марчуковские научные чтения-2017. Тезисы. 27 июня 2017. Академгородок, Новосибирск, – С.208.
Иерархический кластерный алгоритм для текстурных данных поверхности Земли. Сидорова Валерия Сергеевна [Электронный ресурс]: Сборник трудов. Марчуковские научные чтения - 2017. 25 июня -14 июля 2017. Академгородок, Новосибирск, – С.809-813. (Не вошла в отчет 2017г.) http://conf.nsc.ru/files/conferences/cam17/427967/ProceedingsCAM2017.pdf
Неконтролируемая кластеризация мультиспектральных изображений. Сидорова Валерия Сергеевна [Электронный ресурс]: Сборник трудов. Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов», 29-31 августа 2017, г. Бердск, - С.155-159. (в базе РИНЦ). http://conf.nsc.ru/files/conferences/SDM-2017/418269/(SDM-2017)%20Thesis.pdf
Автоматизированное сравнение кластерных карт многоспектральных изображений Земли, полученных дистанционными методами, и таксационных карт леса. Сидорова Валерия Сергеевна Материалы IV Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли», 12-15 сентября 2017, г.Красноярск, -С.167-170.
Сравнение карт по капе Коэна. Сидорова Валерия Сергеевна Труды ХIII Международные научный конгресс и выставка "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ-2017", Т2. "Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология", 17-21 апреля 2017, г.Новосибирск, С.18-22.
Гистограммный иерархический алгоритм и понижение размерности пространства спектральных признаков. Сидорова Валерия Сергеевна Журн. Сиб. Федерального Ун-та. Техника и Технология. – 2017. – Т. 10, № 6. – С. 714-722.
Выбор размерности и детальности данных дистанционного зондирования Земли при кластеризации гистограммным иерархическим алгоритмом. Сидорова Валерия Сергеевна Труды Международной конференции “Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики - 2015”, посвященной 90-летию со дня рождения академика Г. И. Марчука. 2015. ISBN 978-5-9905347-2-8, 2015, Новосибирск, С. 664-670. (в базе РИНЦ).
Выбор размерности пространства спектральных признаков для кластерного алгоритма. Сидорова Валерия Сергеевна Материалы III Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли", 13-16 сентября 2016, Красноярск - С.109-112.
Сокращение размерности пространства спектральных признаков, данных ДЗЗ внутри кластеров. Сидорова Валерия Сергеевна Труды ХII Международного научного конгресса и выставки "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь-2016", Т1. "Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология", 18-22 апреля 2016, г.Новосибирск,-С.85-90.(в базе РИНЦ).
Иерархический гистограммный кластерный алгоритм с выбором размерности пространства спектральных признаков для данных дистанционного зондирования Земли. Сокращение размерности данных кластерным алгоритмом. Сидорова Валерия Сергеевна Перспективные направления развития современной науки. Евразийское Научное Объединение. 2016. Т. 1. № 3 (15). С. 58-61. (в базе РИНЦ).
Выбор размерности и детальности данных дистанционного зондирования Земли при кластеризации гистограммным иерархическим алгоритмом. Сидорова Валерия Сергеевна Тезисы докладов международной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики-2015» (АМСА-2015). Академгородок, Новосибирск, оссия, 19-23 октября 2015 г.-С. 53.
Детальность кластеризации и сокращение размерности пространства спектральных признаков данных ДЗЗ. Сидорова Валерия Сергеевна Тр. XI Междунар. научного конгресса и выставки "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь-2015", Т.2 "Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология, 13-25 апреля 2015, г.Новосибирск - С.83-87.
Global Segmentation of Textural Images on the Basis of Hierarchical Clusterization by Predetermined Cluster Separability. Сидорова Валерия Сергеевна Pattern Recognition and Image Analysis, 2015, Vol. 25, No. 3, pp. 541-546.
Гистограммная кластеризация данных дистанционного зондирования. Сидорова Валерия Сергеевна Материалы II Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли", 22-25 сентября 2015, Красноярск - С.213-217.
Выбор размерности и детальности данных дистанционного зондирования Земли при кластеризации гистограммным иерархическим алгоритмом. Сидорова Валерия Сергеевна Труды Международной конференции “Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики - 2015”, ISBN 978-5-9905347-2-8, 2015, Академгородок, Новосибирск, Россия, С. 664-670. Сдано в печать.
Detecting Clusters of Specified Separability for Multispectral Data on Various Hierarchical Levels. Сидорова Валерия Сергеевна Pattern Recognition and Image Analysis, 2014, Vol. 24, No. 1, pp. 151–155, DOI: 10.1134/S1054661814010155
Contextual clustering multispectral data of remote sensing the Earth. Сидорова Валерия Сергеевна Тезисы Междунар. конф. "Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики -2014", "АМСА-2014", Академгородок, Новосибирск, 8-11 июня 2014. – С.108.
Иерархический гистограммный алгоритм для поиска кластеров с отделимостью ниже заданной по текстурным данным. Сидорова Валерия Сергеевна Тр. X Междунар. научного конгресса и выставки "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь-2014», Т.1, "Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология", Новосибирск, 14-16 апреля 2014. – С.8-12.
Segmentation of image textures using well separated clusters Сидорова Валерия Сергеевна The 11th International Conference "Pattern recognition and image analysis: new information technologies" PRIA-11-2013, Samara, The Russian Federation, September 23-28, 2013,Vol.II, P.731-734.
Исследование разделимости кластеров, полученных с использованием гистограммного алгоритма нарендры Сидорова Валерия Сергеевна Тр. IX Междунар. научного конгресса и выставки "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь-2013" , Т.1, "Дистанционные методы зондирования земли и фотограмметрии, мониторинг окружающей среды, геоэкология", Новосибирск, 15-26 апреля 2013. – С.176-181.
Параметры стохастической модели двумерного поля SAR для сегментации текстур Сидорова Валерия Сергеевна Международная научная конференция посвященная 85-летию со дня рождения А.С.Алексеева. Тезисы докладов, Новосибирск, Академгородок, 10-13 октября 2013,– С.85. http://conf.nsc.ru/files/conferences/mciimm2013/177512/lav13.pdf.