Отзыв на выпускную квалификационную работу бакалавра Эбраля Александра Владимировича   «Сегментация текста на изображениях»  	Работа Эбраля А.В. посвящена достаточно актуальной теме сегментации текста на изображениях. Решение этой задачи необходимо для качественной работы систем распознавания текста, наложенного на произвольный фон.  	В работе проводится анализ поставленной задачи, которая может быть поставлена как обнаружения области текста на изображении, так и как получение контура текста. Основное внимание автор уделяет второй постановке задачи, поскольку ее решение гарантирует отделение текста от фона.    	Автором предложено решать задачу сегментации текста на основе методов семантической сегментации изображений с использованием сверточных нейронных сетей. В качестве прототипа, с помощью которого будет строится система сегментации выбрана архитектура СНС DeepLab, которая хорошо себя зарекомендовала в задачах семантической сегментации.  В работе рассматривается специфика изображений, содержащих текст. В соответствии с особенностями таких изображений Эбраль А.В. предложил оригинальную модификацию указанной архитектуры сети. 	Поскольку необходимые, уже подготовленные тренировочные выборки изображений с текстом на разнообразном фоне отсутствуют в известных базах изображений, то в работе предложен и достаточно подробно описан алгоритм подготовки такой тренировочной выборки. Следует отметить также что в работе предложен также алгоритм предварительной обработки изображений, который упрощает процедуру отделения границ фона от границ текста, что приводит к сокращению вычислительных затрат при работе нейронной сети. Автор реализовал систему сегментации текста на языке Python c использованием библиотеки машинного обучения TensorFlow для платформы GPU.  Автором реализовано также программное обеспечение для подготовки тренировочного набора. Экспериментальное исследования реализованной системы показало применимость подобного подхода как для бинарной, так для многоклассовой сегментации. В работе приведены экспериментальные данные качества сегментации по стандартному критерию отношения среднего пересечения к объединению сегментированных областей. Значения этих критериев находятся на достаточно высоком уровне.      	  За время подготовки работы Эбраль А.В. показал умение самостоятельно разбираться в методах обработки изображений, в том числе с помощью нейронных сетей, а также умение применять полученные знания на практике с использованием современных программных средств.  Результаты работы могут быть рекомендованы к публикации. Считаю, что работа Эбраля А.В. заслуживает оценки «Отлично», а ее автор может быть рекомендован к поступлению в магистратуру.  Руководитель,								 Доцент кафедры КММС, к.т.н.					В.М. Гришкин