Краткая характеристика работы В работе рассматривается подход к распознаванию автомобильных номеров, который основывается на технологии машинное зрение, и включает три этапа: детектирование номера на изображение, нормализация и сегментация номера на символы и собственно распознавание символов.  Данная тема актуальна, поскольку до сих пор нередки случаи ошибочного распознавания номеров, и как следствие, наказание невиновных. С.Д.Зеленский проводит исследование готовых решений и предлагает новую реализацию процесса распознавания с максимально возможной степенью точности. Существенная часть исследовательской работы состоит в анализе известных методов для каждого этапа и выборе оптимальных методов с целью улучшения качества изображения и точности распознавания. При выборе методов для своей новой реализации выпускник исходит из простоты алгоритма, удобства настройки, устойчивости к шумам и посторонним предметам, доступности библиотек.  На этапе детектирования номера рассмотрены 4 способа выделения контуров автомобиля и их реализация в системе Matlab. В результате анализа оператор Собеля был выбран как оптимальный. Среди поисковых алгоритмов лучшим оказался нейросетевой подход. На этапе распознавания символов справедливо лучшим решением признана комбинация из двух сверточных нейронных сетей, реализованная с помощью библиотеки языка Python. Благодаря предложенной С.Д.Зеленским реализации процесса, удалось достигнуть достаточно высокую точность распознавания номера (более 90%). Было отмечено, что распознавание невозможно в условиях, когда хотя бы одна из цифр номера не читаема из-за полной ее загрязненности. Выпускная работа хорошо структурирована, содержит введение, постановку задачи, обзор литературы по теме выпускной работы, три главы, отдельно выводы и заключение, список литературы из 13 источников, из них 6 публикаций на английском языке. В целом, работа интересно оформлена, текст сопровождают рисунки, наглядно иллюстрирующие содержание. Отмеченные достоинства В данной работе предложена новая, хорошо обоснованная реализация процесса распознавания автомобильных номеров с высокой точностью распознавания. Результаты проведенного исследования и сравнительного анализа, а также выводы свидетельствуют о хороших аналитических способностях автора и базовых знаниях технологий. Рассмотрены 11 методов,  подобраны соответствующие иллюстрации, представлены схемы алгоритмов и диаграммы, что свидетельствует о длительной и кропотливой исследовательской работе по решению поставленной задачи.   Отмеченные недостатки Замечены следующие недочёты: 1.	Титульная страница пронумерована. 2.	Допущены пунктуационные ошибки, что, тем не менее, не затрудняет чтение и понимание. 3.	При сравнительном анализе лучше не ограничиваться описанием, а представлять результаты в сводных таблицах, что облегчает восприятие информации, поскольку является более наглядным.  Заключение Выпускник успешно справился в работе с поставленной задачей, продемонстрировав при этом способность к исследовательской работе,  поиску и анализу информации.  Работа С.Д.Зеленского заслуживает оценки «отлично», а её автор рекомендации для поступления в магистратуру.