Р Е Ц Е Н З И Я выпускной квалификационной работы Мозина Виталия Романовича «Применение GAN подхода в задаче распознавания образов»  	Представленная дипломная работа посвящена одной из проблем, возникающей при построении систем распознавания изображений -  проблеме  повышения качества исходных изображений.       	В рамках работы Мозиным В.Р. были рассмотрен современный подход к этой проблеме, получивший название GAN. Автор достаточно подробно описывает как сам GAN подход, так и алгоритмы его реализующие,  а также проводит сравнительный анализ этих алгоритмов  на примере коллекции изображений рукописных символов и коллекций изображений человеческих лиц.  При описании GAN подхода  рассматриваются  различные способы реализации его компонент (конкурирующих моделей) – в виде полносвязных нейронных сетей, и в виде сверточных нейронных сети различной архитектуры.    Автором подход GAN используется для задачи повышения разрешения  изображений. При этом сравниваются результаты работы алгоритмов Inpainting и   SRGAN. Сравнение проводится как визуально, так и с использование стандартных метрик качества изображений. Результаты сравнения показали преимущество второго алгоритма с точки зрения качества.  Однако первый алгоритм более универсален, поскольку не требует переобучения при необходимости нового изменения разрешения. К недостатком работы следует отнести отсутствие в тексте работы, каких либо упоминаний о программной реализации описываемых методов, хотя результаты работы такой реализации приводятся автором. 	В целом работа выполнена на достаточно высоком уровне. Считаю, что  работа Мозина М.Р. «Применение GAN подхода в задаче распознавания образов» заслуживает оценки “Отлично”.    Доцент каф. КММС, к.т.н.					Гришкин В.М.