Рецензия   выпускной квалификационной работы  бакалавра  Югова Ильи Игоревича «Исследование особенностей свойств контуров на  разных видах растровых изображений»  		Работа Югова И.И. посвящена проблеме определения контекста изображений естественной среды. В настоящее время эта проблема достаточно актуальна в связи с необходимостью сегментации объектов интереса присутствующих на таких изображениях.   	Целью работы является построение классификатора способного распознавать  присутствие на изображении  водной  поверхности,  лесных  массивов,  городской местности, горных массивов и полей. В работе рассматривается одно из направлений  выявления контекста изображений, основанное на контурном анализе.  В работе предлагается использовать в качестве информативных признаков для построения классификатора свойства контуров инвариантных к растяжению и повороту. Автором проведен кластерный анализ различных типов изображений содержащих указанный контекст и экспериментально показано, что именно такой набор признаков обеспечивает хорошее разделение обучающей выборки.    В работе строятся 3 классификатора на основе классической  нейронной сети входными сигналами, которых являются различные комбинации контурных признаков.   Автором  было реализовано соответствующее программное обеспечение, позволяющее вычислять контурные признаки, осуществлять кластеризацию изображений, строить классическую нейронную сеть. Программное обеспечение для выделения контурных признаков написано на языке Java и использовалось для предварительной обработки.  Программное обеспечение осуществляющее кластеризацию и  классификацию  реализовано в среде Matlab с использованием соответствующих стандартных средств этой среды.  Автором было проведено экспериментальное исследование предлагаемого подхода.  Результаты классификации показали относительно хорошие показатели качество классификации, которые, однако,  несколько ниже показателей известных решений, построенных на сверточных нейронных сетях.    К недостаткам работы следует отнести отсутствие в работе обоснования применяемого метода бинаризации, а также отсутствие обоснования выбора архитектуры нейронной сети используемой для классификации.        Считаю, что квалификационная работа Югова И.И.  заслуживает оценки «Отлично»   Рецензент доцент кафедры КММС факультета ПМ-ПУ 					                           В.М. Гришкин к.т.н.