DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Зимовнов Андрей Вадимович

Факультет компьютерных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: 27269
Публикаций
3
Языков
2
Наград
2
Конференций
0
Профиль Публикации (3) Курсы (2)

Профессиональные интересы

машинное обучение

Должности

  • Старший преподаватель — Факультет компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска, Базовая кафедра Яндекс

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 6 лет.

Образование

  • 2013 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Математик. Системный программист»

Опыт работы

  • · 2015-н.в.: Yandex Data Factory - Data Scientist
  • · 2014-2015: Ozon.ru - Lead Data Scientist
  • · 2012-2014: Ozon.ru - Data Scientist

Награды и поощрения

  • · Благодарность Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (август 2018)
  • · Лучший преподаватель — 2017–2018

Идентификаторы исследователя

Публикации (3)

Построение криволинейного скелета трехмерной модели по плоским проекциям

2016 · ARTICLE · ru

В данной работе предложен новый алгоритм построения криволинейного скелета для широкого класса объектов. Алгоритм использует аппроксимацию объекта его визуальной оболочкой, что дает нам возможность работать с моделью, используя только ее силуэты. Предлагается эффективный алгоритм для вычисления 3D карты расстояний для внутренних вокселей визуальной оболочки. Используя эту 3D карту расстояний, организуется обратное проецирование непрерывных скелетов плоских проекций, формирующих визуальную оболочку. Полученное облако точек является первой аппроксимацией криволинейного скелета. Затем используется набор техник фильтрации и кластеризации полученного облака с целью получения менее шумной аппроксимации. Полученная аппроксимация уже может использоваться для приложений. Далее организуется итерационный процесс для уточнения криволинейного скелета. Описываемый метод показал существенное улучшение времени вычисления по сравнению с существующими методами. Метод показал хорошие результаты построения криволинейного скелета для моделей со сложной геометрией и топологией. Получаемые криволинейные скелеты удовлетворяют большинству требований, предъявляемым к универсальным криволинейным скелетам.

Curve-skeleton Extraction from Visual Hull

2015 · CHAPTER · en

DOI ↗

Curve-skeleton extraction using sil- houettes’ medial axes

2013 · CHAPTER · en

Курсы (2)