Сидорова Валерия Сергеевна



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.).
Этапы научной и организаторской деятельности.
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.). Д ля 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.)

Адрес :

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

Email: svs@ooi.sscc.ru

Библиография (основные публикации за последние 5 лет).

  1. Сидорова В.С. Исследование разделимости кластеров, полученных с использованием гистограммного алгоритма нарендры // 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.
  2. Sidorova V.S. Segmentation of image textures using well separated clusters //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.
  3. Сидорова В.C. Параметры стохастической модели двумерного поля SAR для сегментации текстур //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.
  4. Сидорова В.С. Гистограммный кластерный алгоритм поиска кластеров с отделимостью ниже заданной / Свидетельство о регистрации в Фонде алгоритмов и программ СО РАН PR12024 от 19.12.2012. (Ранее в отчет не включался)
  5. Сидорова В.С. Вычисление текстурных признаков изображения, основанных на модели SAR / Свидетельство о регистрации в Фонде алгоритмов и программ СО РАН PR12025 от 19.12.2012. (Ранее в отчет не включался)
  6. Sidorova V. S. Detecting Clusters of Specified Separability for Multispectral Data on Various Hierarchical Levels. // Pattern Recognition and Image Analysis, 2014, Vol. 24, No. 1, pp. 151–155, DOI: 10.1134/S1054661814010155 (Scopus).
  7. Sidorova V. S. Иерархический гистограммный алгоритм для поиска кластеров с отделимостью ниже заданной по текстурным данным. // 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.
  8. Sidorova V. S. Contextual clustering multispectral data of remote sensing the Earth. // Тезисы Междунар. конф. "Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики -2014", "АМСА-2014", Академгородок, Новосибирск, 8-11 июня 2014. – С.108.
  9. Sidorova V. S. Global Segmentation of Textural Images on the Basis of Hierarchical Clusterization by Predetermined Cluster Separability. // Pattern Recognition and Image Analysis, 2015, Vol. 25, No. 3, pp. 541-546. (в базе РИНЦ, Scopus) - Зарубежные издания.
  10. Сидорова В.С. Детальность кластеризации и сокращение размерности пространства спектральных признаков данных ДЗЗ. // 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 - С.83-87. (в базе РИНЦ).
  11. Сидорова В.С. Гистограммная кластеризация данных дистанционного зондирования. //Материалы II Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли", 22-25 сентября 2015, Красноярск - С.213-217.
  12. Сидорова В.С. Выбор размерности и детальности данных дистанционного зондирования Земли при кластеризации гистограммным иерархическим алгоритмом. // Тезисы докладов международной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики-2015» (АМСА-2015). Академгородок, Новосибирск, Россия, 19-23 октября 2015 г.- С. 53.
  13. Сидорова В.С. Сокращение размерности пространства спектральных признаков, данных ДЗЗ внутри кластеров. //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).
  14. Сидорова В.С. Выбор размерности пространства спектральных признаков для кластерного алгоритма. // Материалы III Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли", 13-16 сентября 2016, Красноярск- С.109-112.
  15. Сидорова В.С. Выбор размерности и детальности данных дистанционного зондирования Земли при кластеризации гистограммным иерархическим алгоритмом. 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).
  16. Сидорова В.С. Иерархический гистограммный кластерный алгоритм с выбором размерности пространства спектральных признаков для данных дистанционного зондирования Земли. Сокращение размерности данных кластерным алгоритмом. // Перспективные направления развития современной науки. Евразийское Научное Объединение. 2016. Т. 1. № 3 (15). С. 58-61. (в базе РИНЦ).
  17. Сидорова В.С. Гистограммный иерархический алгоритм и понижение размерности пространства спектральных признаков. // Журн. Сиб. Федерального Ун-та. Техника и Технология. – 2017. – Т. 10, № 6. – С. 714-722. (в базе РИНЦ, RSCI, ВАК).
  18. Сидорова В.С. Сравнение карт по каппе Коэна. // 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.18-22. (в базе РИНЦ).
  19. Сидорова В.С. Автоматизированное сравнение кластерных карт многоспектральных изображений Земли, полученных дистанционными методами, и таксационных карт леса. //Материалы IV Международной научной конференции «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли», 12-15 сентября 2017, г.Красноярск, -С.167-170.
  20. Сидорова В.С. Неконтролируемая кластеризация мультиспектральных изображений.//[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