Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.

1. Горюшинский В.С., Бичахчян А.В., Шацких Е.В. Общие принципы и особенности расследования ДТП // Вестник современных исследований. – № 12.1 (27), 2018. – С. 106-111.
2. Пинчук Л.В. Некоторые тактические аспекты детального осмотра места ДТП // Вестник Рязанского филиала Московского университета МВД России. – № 11, 2017. – С. 55-62.
3. Atrey P.K., Hossain M.A., Kankanhalli M.S. Multimodal Fusion for Multimedia Analysis: a Survey. Multimedia Systems. – № 16 (6), 2010. – P. 345-379.
4. Муленков Д.В. Горшков М.М. Фиксация факта, хода, содержания и результатов осмотра места происшествия // Законодательство и практика. – № 2 (31), 2013. – С. 10-13.
5. Фаворская М.Н., Шилов А.С. Алгоритмы реализации оценки движения в системах видеонаблюдения // Системы управления и информационные технологии. Перспективные исследования. – № 3.3 (33), 2008. – С. 408-112.
6. Фаворская М.Н. Сегментация визуальных движущихся объектов с применением групповых преобразований // В материалах XII междунар. симпозиума по непараметрическим методам в кибернетике и системному анализу, Красноярск. – 2010. – С. 156-159.
7. Фролов В.В. Организация выявления свидетелей и их допрос при расследовании ДТП // Гуманитарные, социально-экономические общественные науки. – № 8-9, 2017. – С. 261-264.
8. Басов О.О., Карпов А.А. Анализ стратегий и методов объединения многомодальной информации // Информационно-управляющие системы. – №2, 2015. – С. 7-14.
9. Bredin H., Chollet G. Audio-visual Speech Synchrony Measure for Talking-Face Identity Verification // Proc. IEEE Intern. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, Paris, France. – № 2, 2007. – P. 233-236.
10. Chetty G., Wagner M. Audio-visual Multimodal Fusion for Biometric Person Authen tication and Liveness Verific ation // Proc. NICTA-HCSNet Multimodal User Interaction Workshop, Sydney, Australia. – 2006. – P. 17-24.
11. Singh R., Vatsa M., Noore A., Singh S.K. Dempster–Shafer Theory Based Finger Print Classifier Fusion with Update Rule to Minimize Training Time // IEICE Electronics Express. – № 3 (20), 2006. – P. 429-435.
12. Nefian A.V., et al. Dynamic Bayesian Networks for Audio-visual Speech Recognition // EURASIP Journal on Applied Signal Processing. – № 11, 2002. – P. 1-15.
13. Ni J., Ma X., Xu L., Wang J. An Image Recognition Method Based on Multiple BP Neural Networks Fusion // Proc. IEEE Intern. Conf. on Information Acquisition. – 2007. – P. 429-435.
14. Gehrig T., et al. Kalman Filters for Audio-video Source Localization //Proc. IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, Germany. – 2005. – P. 118-121.
15. Макарова Е.А., Лагерев Д.Г. Модель обработки слабоструктурированных текстовых данных на русском языке для интеллектуальной поддержки информационного управления в динамических организационных системах // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – № 3, 2022. – С. 104-125.
16. Офицеров А.И., Сафонов Д.А. Использование искусственного интеллекта в системах обеспечения комплексной безопасности охраняемого объекта // Экономика. Информатика. – № 50 (1), 2023. – С. 203-210.