Gennady Salov



Gennady Salov was born on 25 March 1937 in Unecha town, Bryansk region, Russia. He received the Graduate degree from Radio Engineering Faculty of the Lvov Polytechnic Institute, Lvov, Ukraine, and Ph. D degree in the field engineering cybernetics and information theory from Novosibirsk Electrical Engineering Institute, Novosibirsk, Russia, in 1960 and 1971, respectively. He is the image processing laboratory senior research fellow.
CURRICULUM VITAE
From 1960 to 1981 he was a junior and later senior research fellow at the Institute of Automation and Electrometry, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (SB of RAS), Novosibirsk, were he worked in the area of quick measurements and the theory of adaptive learning systems. During the period of 1971-1977 he developed a class of recursive stochastic approximation-like algorithms with values in a infinite-dimensional separable Hilbert spaces for obtaining a pproximate solutions of Fredholm integral equations of the first and second kinds arising in theory of statistical signal and image processing and containing a unknown covariance functions (in the problems of signals and objects detection and filtering). Moreover, he extended the Robbins –Monro method of stochastic approximation in a abstract infinite-dimensional separable real Hilbert space on the case of the linear operator equation of the first kind with the operator which is completely continuous self-adjoint. Considerably later H. J. Kushner and A. Shwartz [SIAM J. Control and Optimization, 23 (1985), pp. 774-793] advanced his theory of convergence stochastic approximation method in the separable Hilbert spaces for recursive optimize the transfer function linear system driven by Wiener process.
Since 1982 he has been senior research fellow at the ICMMG SB of RAS, Novosibirsk. His interests moved towards the area of applied probability and mathematical statistics, sequential signal and image processing, recursive algorithms. The problem of detecting the time point in a sequence of an observations at which a statistical distribution change is known as the change point problem, or the “disorder” problem. He generalized of the results of A. N. Shiryayev [Optimal Stopping Rules. Springer-Verlag, New York. 1978] about optimal detection (with a delay as small as possible) of a change in distribution of an observed sequence of an independent random variables to more general case of an dependent random variables , and the results of C. B. Wan and Mark H. A. Davis [IEEE Transactions on Information Theory, July (1977), pp. 538-540.] about the time of “disorder” of an observed counting process to more general case of a jump process. These results have the important property of combining detection and estimation of the change time point. He proposed new algorithms for the solution of an important class of detection problems: the detection of the extended, assigned form, inhomogeneous low-contrast objects, the detection of tracks of a targets moving to important object in the image plane, and the detection of small, barely discernible, moving targets in sequence of a nose-corrupted images. The positions and velocities of the targets are not known. In the case, where noise level is high, a statistical test to decide whether or not a targets is needed. Assuming that signal in a point of an object is stochastically greater than at the nearest points of background, he has proposed the method of the obtaining of uniformly most powerful unbiased one-sided statistical test for detecting the extended, assigned form, inhomogeneous object and sequential nonparametric test for detecting small, moving objects in image sequences.
He proposed sequential statistical test for detecting the important object appearance in an observed sequence of a nose-corrupted images by using a stochastic approximation in an infinite-dimensional Hilbert space for obtaining an estimate of likelihood functional and a cumulative sum test scheme.
For the great services for the cosmonautics of Russia in 2017 G.I. Salov was decorated with the honorary medal of K.E. Ciolkovskiy.

Address:

630090, Novosibirsk,
Russia
6, Lavrentiev ave.
Phone:(+7-383)330-73-32
Fax:(+7-383)330-87-83

Email: sgi@ooi.sscc.ru

The main papers list for last 5 years.

  1. Бучнев А.А., Пяткин В.П., Cалов Г. И. Выделение кольцевых структур на космических снимках // Тр. IX Междунар. научного конгресса «ГЕО-Сибирь-2013», пленарные доклады. – Новосибирск, 15-26 апреля 2013. – C. 3-9.
  2. Амелин И.И., Бучнев А.А., Пяткин Ф.В., Пяткин В.П., Салов Г.И. Выделение импактных кратеров по данным дистанционного зондирования земли // Тр. ХLI Междунар.конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе», IT+SE-2013, Приложение к журналу «Вестник Московского университета имени С.Ю.Витте Серия 1: Экономика и управление», майская сессия, Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 25мая - 4июня 2013. -С.89-91.
  3. Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Бучнев А.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Программный комплекс Распознавания природных объектов по многоспектральным спутниковым изображениям и его использование при решении задач в интересах северных регионов // Сб. тезисов докладов Всероссийской конференции с международным участием "Применение космических технологий для развития арктических регионов" КТАР 2013, Архангельск, 17-19 сентября 2013.– С.23-25.
  4. I.G. Kazantsev, G.I. Salov, S.I. Kabanikhin, I.V. Koptyug, M.P. Moshkin ,A.E. Akulov, A.V. Romashchenko “Segmentation of NMR images using block detection in modified distance matrix” // The 11-th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis”, PRIA-11-2013, Samara, The Russian Federation, September 23-28, 2013,Vol.II, – P. 587 -589.
  5. Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Бучнев А.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Программный комплекс обработки многоспектральных спутниковых изображений "Planetamonitoring" //Междунар. науч. конф. посвященная 85-летию со дня рождения А.С.Алексеева. Тезисы докладов, Новосибирск, Академгородок, 10-13 октября 2013,– С.15. http://conf.nsc.ru/files/conferences/mciimm2013/177512/lav13.pdf.
  6. Асмус В.В., Бучнев А.А., Кровотынцев В.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Planetamonitoring: программный комплекс обработки спутниковых данных //Проблемы информатики, 2013, №3, – С.85-99.
  7. Салов Г.И. О мощности одного нового статистического критерия и двухвыборочного критерия Вилкоксона// Автометрия. 2014. Т. 50, №1. С. 44-59.
  8. Салов Г.И. Новый непараметрический статистический критерий для задач с тремя выборками, частный случай которого эквивалентен критерию Уитни// Сибирский журнал вычислительной математики. 2014. Т. 17, № 4. С. 389-397.
  9. Асмус В.В., Бучнев А.А., Кровотынцев В.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Технологии обработки спутниковых данных в программном комплексе PLANETAMONITORING. // Тр. X Междунар. научного конгресса и выставки "ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь-2014", пленарное заседание, Новосибирск, 14-16 апреля 2014. – С.22-31.
  10. Пяткин В.П., Салов Г.И. Непараметрические статистические критерии для обнаружения импактных кратеров по единичному изображению и по совокупности изображений. // Там же, – С.104-110.
  11. Pyatkin V.P., Salov G.I. On nonparametric statistical tests for the detection of craters in set of images.|// Тезисы Междунар. конф. "Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики -2014", "АМСА-2014", Академгородок, Новосибирск, 8-11 июня 2014. – С.47.
  12. Salov G.I. A new nonparametric test for the problem of small object detection on a noisy image. // Там же, – С.50.
  13. Асмус В.В., Бучнев А.А., Кровотынцев В.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Программный комплекс распознавания природных объектов по многоспектральным спутниковым изображениям и его использование при решении задач в интересах северных регионов // Сб. материалов Всероссийской конференции с международным участием "Применение космических технологий для развития арктических регионов", Архангельск, 2014 – С.3-14.
  14. Салов Г.И. Новый непараметрический статистический критерий для задач с тремя выборками, более эффективный, чем критерий Уитни. // Автометрия. 2015, Т.51, № 2, С.11-22. (в базе РИНЦ).
  15. Salov G.I. On the power of a new statistical test and two-sample Wilcoxon test // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. V. 50, Issue 1, January 2014, Pages 36-48 (в базе Scopus). (Не вошла в отчёт 2014 года)
  16. Salov G.I. A new three-sample nonparametric statistical test with its special case equivalent to the Whitney test// Numerical Analysis and Applications. Numerical Analysis and Applications. October 2014, V. 7, Issue 4, pp 328-335(в базе Scopus). (не вошла в отчёт 2014 года) - Зарубежные издания.
  17. Пяткин В.П., Салов Г.И. Обнаружение полыней. //Труды 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 - C.77-82. (в базе РИНЦ).
  18. Г.И. Салов, В.П. Пяткин. Новый непараметрический тест в задаче обнаружения полыней по данным дистанционного зондирования. // Тезисы докладов международной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики-2015» (АМСА-2015). Академгородок, Новосибирск, Россия, 19-23 октября 2015 г.- С. 111.
  19. Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П., Кровотынцев В.А., Салов Г.И. Программа выделения линеаментов и кольцевых структур на аэрокосмических изображениях LINECOIL. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015663473 от 18 декабря 2015г.
  20. Salov G.I. new nonparametric statistical test for problems with three samples, which is more effective than the Whitney test // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. V. 52, Issue 2, March, 2015, Pages 110-119 (в базе Scopus).
  21. Бучнев А.А., Ким П.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Макет облачного WEB-сервиса по выделению линейных и кольцевых структур на космических изображениях. //Материалы III Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли", 13-16 сентября 2016, Красноярск - С.7-10.
  22. Бучнев А.А., Ким П.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. Макет облачного web-сервиса по выделению линеаментов и кольцевых структур на космических изображениях.// Журн. Сиб. Федерального Ун-та. Техника и Технология. – 2017. – Т. 10, № 6. – С. 741-746. (в базе РИНЦ, RSCI, ВАК).
  23. Пяткин В.П., Салов Г.И. К задаче обнаружения протяженных объектов на зашумленных изображениях при отсутствии вероятностных распределений. // Труды ХIII Международной выставки и научного конгресса "Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017", Т2. "Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология", 17-21 апреля 2017, г.Новосибирск, - С. 23-27. (в базе РИНЦ).