Cалов Геннадий Иосифович



Салов Геннадий Иосифович родился в г.Унеча Брянской обл., Россия, 25 марта 1937г. Он окончил радиотехнический факультет Львовского политехнического института в 1960г. С.н.с. лаборатории обработки изображений, кандидат технических наук.
Этапы научной и организаторской деятельности.
С 1960 по 1981г. работал в Институте автоматики и электрометрии СО РАН, г. Новосибирск. В течение этого времени его область интересов включала способы повышения точности быстрых методов измерений, теорию адаптивных систем обнаружения сигналов и распознавания образов. Он защитил кандидатскую диссертацию на тему "Об оценке измеряемой величины множеством релейных элементов со случайным порогом срабатывания при наличии мешающего воздействия" по специальности "Техническая кибернетика и теория информации" в Новосибирском электротехническом институте в 1971г. В течение 1971-1977 гг. он обобщил известный метод стохастической аппроксимации в вещественном бесконечномерном сепарабельном гильбертовом пространстве на важный случай операторного уравнения 1-го рода, наиболее трудного для исследований, и предложил метод стохастической аппроксимации для (систем) интегральных уравнений Фредгольма 1-го рода, возникающих в задачах фильтрации и обнаружения сигналов и объектов и содержащих моментные (в частности, корреляционные) функции случайных процессов или полей, неизвестные наблюдателю-статистику. С 1982г. он работает в Вычислительном центре СО РАН, г.Новосибирск. Проведенные им исследования возникли из необходимости решать (в условиях наличия полной и неполной априорной информации) ряд важных задач, в которых наблюдаемые числовые данные или данные более общей природы, например изображения, поступают последовательно. Эта характерная особенность весьма важна для приложений. В частности, для удобства компьютерной реализации оптимального (или близкого к нему) решения требуется, чтобы формулы, определяющие точные значения (или оценки) значимых величин или функций, носили рекуррентный характер, позволяющий легко корректировать эти значения по ходу поступления новых данных. Он рассмотрел задачу скорейшего обнаружении изменений ("разладки") в вероятностных характеристиках последовательности зависимых случайных величин или, в более общем случае, случайных полей (изображений), являющуюся естественным обобщением известной задачи о "разладке" для последовательности независимых случайных величин, рассмотренной ранее А. Н. Ширяевым. Им было получено рекуррентное уравнение для апостериорной вероятности наличия "разладки" и установлено, что оптимальный момент (правило) объявления "тревоги" о происшедшей "разладке" в случае марковской последовательности, как и в случае последовательности независимых случайных величин, также совпадает с моментом первого достижения апостерионой вероятностью некоторого уровня, но теперь этот уровень в каждый момент времени, вообще говоря, зависит от последнего наблюдаемого значения. Затем он рассмотрел в довольно общей постановке и задачу о "разладке" для скачкообразного случайного процесса, значением которого в каждый момент времени может быть даже случайное изображение, являющуюся естественным обобщением поставленной ранее Ваном и Дэвисом (Wan C. B., and Davis M. H. A.) задачи о "разладке" простого скачкообразного случайного процесса, изменяющегося лишь скачками, величины +1. Ему удалось получить в явном виде уравнение для апостериорной вероятности наличия "разладки", носящее рекуррентный характер, и установить структуру оптимального момента объявления "тревоги" о происшедшей "разладке", а в одном важном частном случае и полное описание этого момента. Для важной задачи обнаружения на зашумленном изображении протяженного объекта известной (заданной) формы в ситуации, когда наблюдателю известно только то, что интенсивность сигнала (яркость) в точках области объекта стохастически больше интенсивности в близлежащих точках фона, он разработал новый эффективный непараметрический критерий. В дальнейшем он адаптировал этот критерий для задачи скорейшего обнаружения на зашумленном изображении следа траектории (трека) объекта ("цели"), движущегося к важному ("охраняемому") объекту, а также для задачи скорейшего обнаружения в последовательности зашумленных изображений малоразмерных неподвижных объектов ("целей") и движущихся (с известной или неизвестной постоянной скоростью) к заданному значимому объекту. Недавно он провел числовое исследование применения метода стохастической аппроксимации и последовательного метода кумулятивного суммирования в задаче скорейшего обнаружения в наблюдаемой последовательности зашумленных изображений момента появления важного для наблюдателя объекта. Его интересы лежат в области последовательного анализа и обнаружения объектов на случайном фоне; в области математической статистики, а также обработки сигналов и изображений. За заслуги перед отечественной космонавтикой в 2017 году Салов Г.И. награждён медалью имени К.Э. Циолковского.

Адрес :

РОССИЯ
630090,Новосибирск
проспект Лаврентьева 6
Телефон:(+7-383)330-7332
Факс:(+7-383)330-8783

Email: sgi@ooi.sscc.ru

Библиография (основные публикации за последние 5 лет).

  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).