Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://rep.polessu.by/handle/123456789/34963
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorХришкевич, Г.А.-
dc.contributor.authorKhrishkevich, G.-
dc.date.accessioned2025-10-29T13:15:55Z-
dc.date.available2025-10-29T13:15:55Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationХришкевич, Г. А. Автоматизированное восстановление утраченных фрагментов монументальной живописи с использованием нейросетевых технологий / Г. А. Хришкевич // Материалы V международной научно-практической конференции «Инжиниринг: теория и практика», Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 25 апреля 2025 г. / [ редкол.: В. И. Дунай, И. А. Пригодич ] ; Полесский государственный университет [и др.]. – Пинск : ПолесГУ, 2025. – С. 56-58.ru
dc.identifier.urihttps://rep.polessu.by/handle/123456789/34963-
dc.descriptionA methodology is proposed for the restoration of monumental painting images based on advanced neural network technologies, ensuring accurate reconstruction of the shape and color of missing fragments.ru
dc.description.abstractПредлагается методика восстановления изображений монументальной живописи, основанная на современных нейросетевых технологиях, обеспечивающая точность реконструкции формы и цвета утраченных фрагментов.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherПинск : Полесский государственный университетru
dc.rightsоткрытый доступ-
dc.subjectизображенияru
dc.subjectнейросетиru
dc.subjectсегментацияru
dc.subjectреконструкцияru
dc.subjectмонументальная живописьru
dc.subjectвосстановление фресокru
dc.subjectавтоматизацияru
dc.subjectimagesru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectsegmentationru
dc.subjectreconstructionru
dc.subjectmonumental paintingru
dc.subjectfresco restorationru
dc.subjectautomationru
dc.titleАвтоматизированное восстановление утраченных фрагментов монументальной живописи с использованием нейросетевых технологийru
dc.title.alternativeAutomated restoration of lost fragments of monumental painting using neural network technologiesru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2025 год

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Avtomatizirovannoe_vosstanovlenie.pdf314.63 kBAdobe PDFОткрыть


Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.