Резюме викладача
Освіта:
З 2000 по 2006 роки - спеціаліст, “Системи керування літальними апаратами і комплексами”, диплом з відзнакою, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний університет»;
з 2006 по 2009 роки - кандидат технічних наук, “Системи керування літальними апаратами і комплексами”, Національний аерокосмічний університет «Харківський авіаційний університет».
Досвід роботи:
З 2009 по 2014 роки - асистент кафедри 504, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, Харків;
з 2014 по 2016 роки - старший викладач кафедри 504, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, Харків;
з 2016 року по теперішній час - доцент кафедри 504, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, Харків.
Наукові інтереси:
- обробка зображень,
- машиний зір,
- глибинне навчання,
- класифікація зображень.
Забезпечення навчальних дисциплін:
- Front-end програмування (лекції, практичні заняття).
- Web-програмування інформаційних систем (КР).
- машинне навчання і аналіз даних (КП).
Публікації:
1. Lukin V., Uss M., Abramov S., Vasilyeva I., Proskura G., Ieremeiev O., Abramova V., Rubel O., Kozhemiakina N., Naumenko V. AUTOMATION IN REMOTE SENSING DATA PRE-PROCESSING. COSPAR, 2021 URL: https://cosparhq.cnes.fr/assets/uploads/2021/02/Ukraine_2018-2020_compressed.pdf (date of access: 20.09.2024)
2. Peculiarities of Classification of Lossy Compressed Multichannel Remote Sensing Images Using Trained Neural Networks, V Lukin, F Li, G Proskura, S Kryvenko, B Vozel, IEEE lnternational Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, 2024
3. ОБРОБКА БАГАТОКАНАЛЬНИХ ДАНИХ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОМЕРЕЖ, V Benoit, A Rubel, O Rubel, I Vasilyeva, M Uss, G Proskura, V Lukin, European Science, 85-130, 2023
4. On classifier performance for remote sensing images compressed by different coders, G Proskura, O Rubel, S Kryvenko, V Lukin, Aerospace Technic and Technology, 67-77, 2023
5. Lossy Compression of Three-Channel Remote Sensing Images with “Color” Component Downscaling, V Makarichev, G Proskura, O Rubel, VV Lukin, B Vozel, K Chehdi, IGARSS 2022-2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2022
6. Image Classification Accuracy Analysis for Three-channel Remote Sensing Data, F Li, VV Lukin, G Proskura, IV Vasilyeva, G Chernova, IntelITSIS, 505-519, 5, 2022
7. Analysis of classification quality of DAT-based compression images, G Proskura, V Makarichev, O Rubel, V Lukin, 2022 IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in, 2, 2022
8. On classifier learning methodologies with application to compressed remote sensing images, G Proskura, O Rubel, V Lukin, ХАІ, 2022
9. AUTOMATION IN REMOTE SENSING DATA PRE-PROCESSING, V Lukin, M Uss, S Abramov, I Vasilyeva, G Proskura, O Ieremeiev, .to COSPAR, 96, 2021
10. Classification of Compressed Multichannel Images and Its Improvement, G Proskura, I Vasilyeva, L Fangfang, V Lukin, 2020 30th International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), 1-6, 7, 2020
11. Analysis of improvement of noisy multichannel image controlled pixel-by-pixel classification by post-classification processing, G Proskura, I Vasilyeva, V Lukin, 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in, 2020
12. Web assembled benchmark for image visual quality assesment, prediction and improvement, R Tsekhmystro, V Oliinyk, G Proskura, O Rubel, 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in, 2020
13. Improvement of multichannel image classification by combining elementary classifiers, V Lukin, G Proskura, I Vasilyeva, 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of, 2019
14. Improved Noisy Image Quality Assessment Using Multilayer Neural Networks, A Rubel, O Rubel, V Abramova, G Proskura, V Lukin, 2019 IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering, 2019
15. NOISE CHARACTERISTICS ESTIMATION IN REAL-WORLD IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK IN MOBILE PLATFORM, РВ Цехмистро, ВВ Абрамова, АС Рубель, МЛ Усс, ГА Проскура, Radioelectronic and Computer Systems, 60-70, 2019
16. USE OF THE REDUNDANT BISPEСTRUM-ORGANIZED CODE IN NONSTATIONARY WIRELESS CHANNEL CONTAMINATED BY STRONG FADING, ВВ Науменко, ГА Проскура, АВ Тоцкий, ВБ Шаронов, Radioelectronic and Computer Systems, 44-57, 2019
17. Использование разветвленного биспектрально-организованного кода в нестационарных каналах связи с замираниями, ВВ Науменко, ГА Проскура, АВ Тоцкий, ВБ Шаронов, Радіоелектронні і комп’ютерні системи, 44–57, 2019
18. Оцінка характеристик шуму на реальних зображеннях з використанням згорткової нейронної мережі на мобільній платформі, РВ Цехмистро, ВВ Абрамова, АС Рубель, МЛ Усс, ГА Проскура, Радіоелектронні і комп’ютерні системи, 60-70, 2019
19. Comparison of algorithms for controlled pixel-by-pixel classification of noisy multichannel images, VV Lukin, GA Proskura, IK Vasilyeva, ХАІ, 2019
20. Branched Bispectrum-Based Encoding Technique, V Naumenko, G Proskura, A Totsky, V Sharonov, 2018 International Scientific-Practical Conference Problems
21. PULSE RADIO COMMUNICATION SYSTEM USING ULTRA WIDEBAND TRIPLET-SIGNALS, ВВ Науменко, ГА Проскура, АВ Тоцкий, Radioelectronic and Computer Systems, 39-46, 2018
22. Novel wireless communication system using ultra wideband pulse triplet-signals, VV Naumenko, GA Proskura, AV Totsky, 2018 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, 2018
23. Система импульсной радиосвязи с использованием сверхширокополосных сигналов-триплет, ВВ Науменко, ГА Проскура, АВ Тоцкий, Радіоелектронні і комп’ютерні системи, 39–46-39–46, 2018
24. Bispectrum-based ultra wide band communication system, VV Naumenko, GA Proskura, AV Totsky, KO Egiazarian, Telecommunications and Radio Engineering 77 (10), 2018
25. Communication over fading channel by using bispectrum-based code, VV Naumenko, GA Proskura, AV Totsky, KO Egiazarian, OO Polotska, Telecommunications and Radio Engineering 77 (17), 2018
26. Analysis of functional dependences of optical flow, AS Kravchuk, GA Proskura, VV Kravchuk, Telecommunications and Radio Engineering 77 (1), 2018
27. EXPLORATION OF POSSIBILITY TO INCREASE PERFORMANCE OF METHOD FOR NOISE VARIANCE EVALUATION IN DIGITAL IMAGES, ВВ Абрамова, СК Абрамов, ВВ Лукин, ГА Проскура, Radioelectronic and Computer Systems, 4-9, 2017
28. Исследование возможности повышения быстродействия метода оценивания дисперсии помех на цифровых изображениях, ВВ Абрамова, СК Абрамов, ВВ Лукин, ГА Проскура, ХАІ, 2017