ОТЗЫВ на выпускную квалификационную работу бакалавра Паршина Алексея Андреевича «Применение вейвлет преобразования в поиске особых точек на изображении»  Работа Паршина А.А. посвящена проблеме разработки методов поиска особых точек на изображении. В настоящее время существуют хорошо себя зарекомендовавшие методы поиска особых точек изображений. Однако  появляются новые методы поиска особых точек и формирования их дескрипторов, поэтому эта задача остается актуальной.  Цель работы – разработка метода поиска особых точек, основанных на вейвлет преобразовании. Использование этого преобразование представляется привлекательным, поскольку позволяет выявлять особые точки,  основанные на результатах разложений, описывающих локальные особенности изображений.   В работе проведен анализ  традиционных методов поиска особых точек.  При этом достаточно подробно описывается суть этих методов и указываются их достоинства и недостатки. Далее рассматриваются методы выделения формальных признаков изображения на основе преобразования Фурье и вейвлетов. Делается вывод о неприменимости преобразования Фурье, поскольку оно характеризует общие частотные свойства изображения без их локализации. С другой стороны результаты вейвлет раложения описывают локальные особенности изображения.   Далее автором предлагается алгоритм поиска особых точек на основе прослеживания максимальных коэффициентов вейвлет разложений различных масштабов. Предложенный алгоритм является модификаций, направленной на повышение быстродействия известного алгоритма,  появившегося не так давно. Поскольку на базе коэффициентов вейвлет разложения нельзя построить дескриптор особой точки инвариантный к поворотам, то автор использует в качестве дескрипторов найденных особых точек известный дескриптор BRIEF.  Автор реализовал предложенный метод  на языке Java с использованием открытой библиотеки обработки изображений OpenCV.  Экспериментальная проверка метода на изображениях различного типа (портрет, пейзаж, документ) показала, что сочетание предложенного способа поиска особых точек и выбранного дескриптора дает приемлемое качество их определения. При этом качество определялось как процентное соотношение правильно соотнесенных особых точек на исходном изображении с особыми точками  на этом же изображении, но подвергнувшемуся  сдвигу, масштабированию и повороту.        В ходе работы автор показал хорошее владение методами обработки изображений, а также умение их применять на практике и способность самостоятельно решать достаточно сложные задачи в этой области. Считаю, что  работа Паршина А.А. заслуживает оценки “Отлично”, а ее автор может быть рекомендован для поступления в магистратуру.  Научный руководитель доцент кафедры КММС, к.т.н. 					В.М. Гришкин