Сетевая концепция метадисциплинарной платформы конструирования множественных реальных и виртуальных миров

Автор: Берестнева О.Г., Лызин И.А., Тихомиров А.А., Корняков М.В., Джафари Г., Дуга С.В., Куулар Э.К., Труфанов А.И., Петрова Л.А.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Инжиниринг онтологий

Статья в выпуске: 2 (44) т.12, 2022 года.

Бесплатный доступ

В последние годы становится актуальной проблема освоения дополненной и виртуальной реальностей в широком спектре человеческой деятельности. В работе выполнен анализ необходимости, требований и возможностей метадисциплинарного конструирования в обобщённом пространстве, сопрягающем реальное и виртуальное для нужд образовательной сферы. Сложность совмещения миров, объёмность данных, учёт динамики рассматриваются как проблемы, доступные для расчётного решения и практической реализации на базе сетевой платформы. В рамках предлагаемой концепции предусмотрен вход в сетевое подпространство, содержащее сетевые отпечатки обобщённого реально-виртуального мира, согласование в нём множественных компонентов и возвращение в единый образ смешанного мира, воспринимаемый через разработанное приложение. Сетевая платформа включает как сетевые элементы онтологии, так и представление, хранение и обработку данных с использованием графовых нереляционных баз данных и инструментов анализа и визуализации сетей. Архитектура с сетевым компонентом обработки данных даёт возможность продвинуться в направлении совершенствования платформы - конструктора множественных реальных и виртуальных миров. Особый акцент на сетевую парадигму обусловлен практической ценностью «сетевой» смешанной реальности (особенно в образовательной сфере) и заключается в том, что информация представлена в хорошо структурированной форме. Можно ожидать, что инструменты, способные выполнять такое структурирование не только технологически (что необходимо для распознавания, трекинга и визуализации), но и на пользовательском уровне, явятся удачным способом поддержки образовательного пространства.

Еще

Континуум реальность-виртуальность, виртуальная реальность, дополненная реальность, смешанная реальность, образовательное пространство, сетевая платформа, распознавание, трекинг, визуализация

Короткий адрес: https://sciup.org/170195101

IDR: 170195101   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-2-218-230

Текст научной статьи Сетевая концепция метадисциплинарной платформы конструирования множественных реальных и виртуальных миров

Специалисты, отвечая на современные вызовы в сфере образования, свидетельствуют о наступлении его новой эры, которая, вовлекая достижения в области информационных технологий, создаёт большие возможности для передачи и получения знаний [1-3]. В последние годы зарубежные [4] и отечественные [5] специалисты активно обсуждают необходимость и важность освоения дополненной (Augmented reality, AR) и виртуальной реальности (Virtual reality, VR) в научной и образовательной сферах. Можно ожидать, что для метадисциплинар-ных («надпредметных») задач, в т.ч. и образовательного характера, эффективным явится обобщение, совмещающее множественные реальные и виртуальные миры, технология которого носит название смешанной реальности (Mixed reality, MR). Метадисциплинарность подразумевает здесь интеграцию и целостность понимания и задач, и методов их решения, и результатов, выходящих за рамки традиционных ограничений, накладываемых отдельными областями знаний [6]. Для широкого внедрения технологии MR в образовательный процесс преподавателям необходимы простые и эффективные инструменты конструирования дополненных и виртуальных миров, совмещения их с миром реальным, инструменты, по пользовательским качествам подобные редакторам слайдовых презентаций или систем управления содержанием (Content Management System, CMS). Для создания удобных и легко осваиваемых MR-конструкторов, объединяющих и настраивающих значительные объёмы данных из разноплановых хранилищ, требуется качественно новая методологическая платформа, позволяющая приблизиться к достижению поставленной цели.

1    Анализ понятий

Глубокая концептуализация дополненной, виртуальной и смешанной реальностей, сопутствующие терминология и таксономия были заложены в классической работе [7]. MR называют любую среду, содержащую смесь реальных и виртуальных элементов. AR определяют как такую среду MR , в которой реальный мир дополнен некоторым набором виртуальных элементов. Если же большая часть элементов MR является виртуальной, и присутствует некоторая малая доля элементов реального мира, такую среду трактуют как дополненную виртуальность ( Augmented virtuality, AV ).

Специалисты по-разному трактуют многие термины, рассматривая понятие континуума «реальность-виртуальность» ( reality-virtuality, RV ), в котором размещены и физические, и цифровые сущности, различным образом взаимодействующие межу собой и воспринимаемые человеком неразрывно и в пространстве, и во времени. Виртуальный мир в формате мультисенсорных виртуальных сред воздействует на все чувства человека, обеспечивающие восприятие окружающего мира через зрение, слух, вкус, обоняние и осязания. Заявленные в [8] среды, отличаясь от AR и VR, позволяют одновременно естественным образом стимулировать все пять чувств. Если реальный мир человек фиксирует сам, то VR полностью «отсекает» его видение картины мира от реального, обеспечивая нарисованным, спроектированным или преобразованным в цифровом устройстве реальным изображением.

AR, накладывая изображение виртуального мира на мир существующий, оставляет эти миры сугубо разделёнными. Как правило, эксперты, определяя понятия AR и AV , полагали, что включение инородных объектов не предусматривало взаимодействия отдельных составляющих RV миров [9].

Задача MR — в максимальной степени «бесшовно» объединить объекты двух миров — реального и виртуального, обеспечивая взаимодействие этих объектов, устанавливая их связи в соответствии с законами природы.

Метавселенная, как концептуальная среда, вмещает в себя подобное объединение как объектов, так и различных миров человеческой деятельности [10], не пренебрегая такими опасными, как информационное противостояние и информационная безопасность [11], что заставляет задуматься о предупреждении несанкционированных вторжений как в реальном, так и в виртуальном пространстве. В целом, современное представление о метавселенной включает платформы VR, совместимые с массовыми многопользовательскими онлайн- инструментами, открытыми мирами и пространствами для совместной работы с дополненной реальностью [12].

Пересматривая идеи [7], авторы [13], расширяя и уточняя определения понятий, указывают, что континуум RV прерывист, так что абсолютная VR не может быть достигнута. В том числе из-за того, что внешние виртуальные среды не в состоянии воздействовать на интероцептивные чувства, например, вестибулярные. Истинная VR реализуется только тогда, когда все чувства — экстероцептивные и интероцептивные — полностью воспроизводимы в цифровом мире. По [13] MR — это среда, в которой элементы-объекты и раздражители реального и виртуального миров представлены и воспринимаются наблюдателем совместно и одновременно. При этом важно, что согласованность смешанного мира нацелена на пользователей и учитывает их роль и опыт, что является ключевым для оценки MR . Реальный мир, включающий жизненную реальность ( in vivo ) и реальность лабораторную ( in vitro ) находится у одного полюса пространства континуум RV . У противоположного полюса - VR , приближённая и строгая (в значительной степени отсекающая реальный мир). В образовании это пространство, зарождаясь на границе с наблюдением реальных социально-экономических, технологических и природных явлений, заполнялось ещё в докомпьютерную эпоху разного рода моделями (физическими и математическими), текстами, рисунками, печатными и выполненными вручную преподавателем, в том числе мелом на аудиторной доске.

Несмотря на то, что многие определения MR были источником путаницы, современная MR направлена на приемлемую степень когерентности в объединении физического (реального) и цифрового (виртуального) миров [14], поддерживаемом процессами взаимодействия человека с вычислительными устройствами и окружающей средой (см. рисунок 1).

Рисунок 1 - Спектр смешанной реальности

MR может быть задействована, начиная с этапа приёмной кампании, проводимой ВУЗами. В условиях повсеместного применения MR абитуриенту будут полезны даже части этих средств в AR/VR, которые дадут более отчётливое представление о направлениях подготовки и перспективе на рынке труда [15]. Студенты могут быть сориентированы интерактивными моделями как при выборе мест практики, так и для адаптации в послевузовской профессиональной деятельности. Важно, что «бесшовным» ожидается дальнейшее включение выпускника в трудовую деятельность. Здесь просматривается психологическая поддержка непрерывности траектории от школьной скамьи во взрослую жизнь [16]. Многое зависит от технологической составляющей при освоении MR в образовательном пространстве, в т.ч. от простоты освоения, эффективности и доступности инструментария. MR-конструктор — инструмент, который предоставляет средства пользователям для подготовки продуктов AR, VR и MR без специального программирования. Из-за сложности VR-технологий это могут делать только профессиональные разработчики. В [17] отмечается, что подобные технологии — не для масштабного проникновения, поскольку непрофессиональному пользователю продукта недоступно управление контентом без помощи разработчика, а разработки затратны по времени и стоимости.

Требования образовательной сферы в лице преподавателей и системных интеграторов ВУЗовской информационной среды обусловлены необходимостью своевременной практической реализации качественного контента, сокращения сроков освоения продуктов MR/AR/VR и снижения расходов на освоение и владение ими. Конечным пользователям нужен MR -конструктор для подготовки продуктов-приложений, который не требует использования труда высокооплачиваемых программистов, развёртывания крупномасштабных проектных работ, а позволяет быстро и эффективно собрать прототип пилотного решения и убедиться в его работоспособности. При успешном испытании прототипа можно доводить его функционал до необходимого, развивая по мере необходимости.

Сделать современные средства разработки MR/AR/VR доступными для практического использования специалистам образовательной сферы - актуальная задача. Для обобщения MR/AR/VR- технологий используется понятие расширенной реальности ( extended reality, XR ) [18]. Авторы [19] критикуют экспертов в непоследовательности использования многих вышеприведённых терминов. Например, отмечая множественную концептуальную путаницу и расплывчатое разграничение, они предлагают применять нотацию xR , но не для расширенной реальности, а подразумевая под x неизвестную переменную ( xReality ), что остаётся на сегодняшний день спорным.

В бизнес-сфере целевая аудитория подразделяется на две категории: разработчиков и заказчиков (владельцев) [20]. В образовательной сфере целесообразно, чтобы информацией в рамках данной технологии оперировал её владелец, а не разработчик XR продукта. Оптимальный вариант использования продукта наблюдается в случае, когда владелец и разработчик заключены в одном лице. Большинство инструментальных наборов, позволяющих разрабатывать приложения для MR , например, Mixed Reality Toolkit для Unreal ( MRTK-UnreaT) [21] предполагает знание профессиональных понятий, специальных платформ и новейших периферийных устройств.

SDK ( Software Developer Kit ) — набор из программ и приложений, которые могут создавать дополнительное программное обеспечение XR , популярные инструменты в сообществе зарубежных разработчиков AR : Vuforia, Wikitude , а также ARKit, ARCore, ARToolKit [22]. Среди предлагаемых зарубежных конструкторов AR и VR можно выделить AVR Platform [23]. Отечественные решения, отвечающие высокому уровню развития технологий XR , это: iVariant Varwin, EV Toolbox и UniVRsity [24].

Эксперты отмечают причины, подчеркивающие важность и необходимость разработки эффективных и практичных XR -конструкторов для образовательной сферы [25]:

  •    недостаточность основных инструментов континуума RV , доступных на рынке, полезных при подготовке привлекательного образовательного контента, которые можно использовать лишь как некоторое дополнение;

  •    сложность освоения преподавателями, что приводит к невозможности самостоятельного создания иммерсивных приложений;

  •    необходимость адаптации содержания к целевой аудитории.

2    Обзор методов

Сектор образования проявляет значительный интерес к теме метавселенной, которая интенсивно развивается с использованием технологий XR [26]. Объединение объектов физиче- ского и цифрового миров предполагает анализ их взаимодействия и конструирование связей, тем самым закладывая сетевую основу построения решения.

Проблема развития платформы при создании MR -конструктора для самостоятельной разработки приложений состоит во внутренней сложности и объёмности продукта. Основные технологические задачи построения AR и VR сводятся к процессам распознавания, трекинга и визуализации.

В настоящей работе для объединения миров выбрана «безмаркерная» технология трекинга. При этом в основу и распознавания, и трекинга, и визуализации положено использование онтологии пространственно-временных рядов с помощь комплексных сетей. Предложены высокоэффективные подходы, методы и инструменты науки о сетях для анализа разноплановых объёмных данных, которые являются высокоэффективными средствами явного описания концептуализации знаний [27]. Так, для сетевой платформы характерно раскодирование скрывающихся в данных сведений, извлечь которые иным путём оказывается недоступно или трудоёмко. Сетевой же анализ с его моделями и алгоритмами продемонстрировал свой высокий потенциал на практике в различных областях знаний - медицине [28], безопасности [29], материаловедении [30].

Работы по конвертированию различного рода данных в сетевые структуры представлены в [31-34], в т.ч. авторские [35, 36]. В работе [37] модель комплексной сети применяется для распознавания движения человека по данным о положении суставов его тела в 3D пространстве. При этом концепция метапути в такой сетевой модели даёт возможность устранить многие неопределённости в описании структуры движений, повышая эффективность решения задач распознавания.

Таким образом, в построении XR- конструктора заложена сетевая парадигма анализа и согласования данных, обеспечивающая в значительной мере бесшовное согласование данных реальных и виртуальных миров.

3    Концепция архитектуры XR-конструктора

Предлагается концепция архитектуры конструктора разработки XR- приложений, программным образом визуально совмещающих множество изначально независимых пространств: миров наблюдаемых или наблюдавшихся реальных объектов и процессов и миров виртуальных (синтетических) (рисунок 2). Важно, что загруженные в сетевое пространство данные о процессах и объектах становятся удобными и эффективными для сравнения и анализа. Все процессы обработки сводятся к высокопроизводительным операциям на ограниченном наборе сетевых отпечатков с этих данных (сетевых метрик). Современные нереляционные базы данных (как хранилища образов) дают возмож-

Рисунок 2 - Концепция архитектуры платформы

ность организовать продуктивную работу с графовыми ресурсами. После выполнения ключевых процедур (затратных в традиционных схемах) производится объединительная визуализация c возвращением в пространство обычное.

Выбор новых форматов взаимодействия между участниками образовательного процесса требует дополнительных эффективных инструментов реализации этого взаимодействия [38].

В трудах лидирующей в России Самарской школы онтологии проектирования неоднократно отмечалась значимость предварительных процедур инжиниринга с необходимой формализацией предметной области (ПрО) и проектных процессов и последующим построением адекватных моделей (см., например [39]). Характерно, что такой подход позволяет не только предвидеть образ проектируемой системы, функционирующей в складывающихся условиях, но и изначально наметить и далее отслеживать множественные связи акторов в системе и окружающей среде [40].

Наблюдая всё более тесное взаимодействие между цифровым миром, людьми и предприятиями, эксперты отмечают, что элементы континуума RV , совместно развиваясь, образуют единую экосистему [41]. Использование методов науки о сетях даёт возможность оценить не только структурные, но и динамические характеристики сложных цифровых экосистем.

Исследователями (см., например [42]) ставится вопрос о новом определении понятия метавселенной в контексте интеграции её составляющих: технологической части, различных ПрО и социальной деятельности. Внимание к сетевым подходам, как в отдельным компонентам, так и в целом для метавселенной, будет постоянно нарастать.

Предлагаемая архитектура с сетевым компонентом обработки данных (сетевизацией) даёт возможность продвинуться в направлении совершенствования платформы - конструктора множественных реальных и виртуальных миров. Особый акцент на сетевую парадигму обусловлен так же тем, что практическая ценность сетевой XR (и особенно в образовательной сфере) заключается в том, что информация представлена в хорошо структурированной форме. Можно ожидать, что конструктор, способный такое структурирование выполнять не только технологически (что необходимо для распознавания, трекинга и визуализации), но и на пользовательском уровне, станет инструментом поддержки образовательного пространства. При извлечении сложных взаимодействий в процессе познания и согласования элементов RV –среды полезными представляются новые подходы восстановления топологии комплексных сетей различного масштаба [43].

Метадисциплинарный мир континуума RV может быть представлен разнородными и многомерными сетями, охватывающими множественные типы сущностей и отношений. Сети могут включать субъектов, объекты жилых, учебных, производственных помещений, здания и сооружения, объекты инфраструктуры, ландшафта, иные природные объекты, связанные такими отношениями как расположение в пространстве, траектории движения и др. Здесь оказывается необходимым метод эффективного и гибкого сбора, хранения и извлечения информации о расположении и динамике развития из комплексных сетей с использованием графовой базы данных. Эффективным решением представляется структурирование базы данных, основанное на онтологии, которая фиксирует допустимые типы сущностей и отношений. Подобные сети создают связующую информацию между элементами миров и играют центральную роль в концепции бесшовного их сопряжения.

Подход, основанный на онтологии, позволяет ставить общие и конкретные вопросы о сетях в рамках одной и той же структуры [44]. Этот подход можно применять к разного рода сообществам или многомерным сетям для сбора, анализа, прогноза и визуализации различных типов взаимодействий и отслеживания их динамики.

Разработка XR -конструктора предполагает совместную работу специалистов в различных ПрО. Наука о сетях, являясь междисциплинарным языком, способствует такому сложному процессу как совместная разработка онтологий [45]. Метадисциплинарная платформа даёт возможность участникам разработки согласовать свои требования и приоритеты при создании концептуальной модели, отражающей как отдельные, так и общие интересы.

Выводы

В работе предпринята попытка устранения путаницы в понятиях и таксономии среды RV , необходимая для выработки метадисциплинарной платформы, сопрягающей реальное и виртуальное пространства для нужд образовательной сферы,

Обоснована сетевая парадигма развития XR , объединяющая объекты мира физического с объектами цифрового мира в значительной степени беспрепятственно (бесшовно) через анализ их взаимодействия и конструирование связей.

Предложена концепция сетевой платформы XR -конструктора, включающая как общую онтологию, так и архитектуру с его сетевыми механизмами распознавания, трекинга и визуализации.

Список литературы Сетевая концепция метадисциплинарной платформы конструирования множественных реальных и виртуальных миров

  • Деброк Л. Новая эра очного образования: масштабируемая система интерактивного взаимодействия. Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2018. № 4. С.44-59. DOI: 10.17323/1814-9545-2018-4-4459 https://vo.hse.ru/data/2018/12/12/1144863279/03%20DeBrock.pdf .
  • Родионова М.Ю. Новая эра в образовании: дистанционное и бесконтактное или отдаленное и отстраненное? // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. 2021. №2(155). С.76-80.
  • Allen J., White S. (Eds.). Learning to Teach in a New Era. Cambridge: Cambridge University Press. 2017. D0I:10.1017/9781316822647.
  • Turhan B., Gümü§ Z.H. A Brave New World: Virtual Reality and Augmented Reality in Systems Biology. Front. Bioinform. 2022. 2:873478. DOI: 10.3389/fbinf.2022.873478.
  • Савельева К.В. Дополненная реальность: культурный и образовательный феномен // Контекст и рефлексия: философия о мире и человеке. 2018. Том 7. № 1А. С.227-233.
  • Dalai G., Martini B., Perondi L., Tombolato M. Beyond the discipline: A metadisciplinary approach for the didactics of communication design. Inmaterial. Diseño, Arte y Sociedad. 3, 6 (dic. 2018), 021-051. D0I:10.46516/inmaterial.v3.50.
  • Milgram P., Kishino F. A taxonomy of mixed reality visual displays. IEICE Trans. Inform. Syst. 1994. 77, 13211329.
  • Chalmers A., Howard D., Moir C. ACM Press the 2009 Spring Conference - Budmerice, Slovakia (2009.04.232009.04.25). Proceedings of the 2009 Spring Conference on Computer Graphics - SCCG '09 - Real virtuality. 916. D0I:10.1145/1980462.1980466.
  • Schnabel M.A. Framing Mixed Realities. In: Wang, X., Schnabel, M.A. (eds) Mixed Reality In Architecture, Design And Construction. Springer, Dordrecht. (2009). 3-11. D0I:10.1007/978-1-4020-9088-2.
  • Moro Visconti R. From physical reality to the Metaverse: a Multilayer Network Valuation. Journal of Metaverse, (2022). 2 (1) , 16-22 . https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2247581.
  • Di Pietro R., Raponi S., Caprolu M., Cresci S. New Dimensions of Information Warfare. Advances in Information Security. (2021). 262 p. D0I:10.1007/978-3-030-60618-3 10.1007/978-3-030-60618-3.
  • Mystakidis S. Metaverse. Encyclopedia 2022, 2, 486-497. https://doi.org/10.3390/encyclopedia2010031.
  • Skarbez R., Smith M., Whitton M.C. Revisiting Milgram and Kishino's Reality-Virtuality Continuum. Front. Virtual Real. 2021; 2:647997. D0I: 10.3389/frvir.2021.647997.
  • Collins J., Regenbrecht H., & Langlotz T. Visual Coherence in Mixed Reality: A Systematic Enquiry. Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 2017. 26(1), 16-41. D0I:10.1162/pres_a_00284.
  • Набокова Л.С., Загидуллина Ф.Р. Перспективы внедрения технологий дополненной и виртуальной реальности в сферу образовательного процесса высшей школы // Профессиональное образование в современном мире. Т. 9, № 2. 2019. С.2710-2719.
  • Jumani A.K., Siddique W.A., Laghari A.A., Abro A., Ayub Khan A. Virtual Reality and Augmented Reality for Education. In: Tiwari,R., Duhan,N., Mittal,M., Anand,A., Attique Khan, M.(eds) Multimedia Computing Systems and Virtual Reality . Chapter 9. Taylor & Francis. 2022. 189-210. D0I:10.1201/9781003196686-9.
  • Сабитов О. Стартап Varwin запустил бесплатный конструктор VR-приложений для бизнеса. 10 июня 2019. Хайтек. https://hightech.fm/2019/06/10/varwin.
  • Taylor S., Soneji S. Bioinformatics and the Metaverse: Are We Ready?. Front. Bioinform. 2022. 2:863676. D0I:10.3389/fbinf.2022.863676.
  • Rauschnabel P.A., Felix R., Hinsch C., Shahab H., Alt F. What is XR? Towards a Framework for Augmented and Virtual Reality, Computers in Human Behavior, Volume 133, 2022, 107289, ISSN 0747-5632, DOI:10.1016/j.chb.2022.107289.
  • Ярославский Е. Конструктор дополненной реальности ARTAR. 2021. https://vc.ru/tribuna/221559-konstruktor-dopolnennoy-realnosti-artar.
  • Знакомство с MRTK для Unreal. 2022. https://docs.microsoft.com/ru-ru/windows/mixed-reality/develop/unreal/unreal-mrtk-introduction.
  • 5 Top Tools for VR and AR Development. Enterprise Engineering Solutions. https://www.eescorporation.com/tools-for-vr-and-ar-development/.
  • The AVR Platform Simplifies AR and VR Content Creation for Academic Institutions and Enterprises. https://eonreality.com/the-avr-platform-simplifies-augmented-and-virtual-reality-content-creation-for-academic-institutions-and-enterprises/.
  • Виртуальная и дополненная реальность принесут российской экономике 340 млрд рублей. https://www.cnews.ru/articles/2019-12- 15_virtualnaya_i_dopolnennaya_realnost.
  • Augmented and Virtual Reality in Education. The App Solutions. https://theappsolutions.com/blog/development/ar-vr-in-education/.
  • Damar M. Metaverse Shape of Your Life for Future: A bibliometric snapshot. Journal of Metaverse, (2021). 1(1), 1-8. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2112/2112.12068.pdf.
  • Mata A.S.D. Complex Networks: a Mini-review. Braz J Phys 50, 658-672 (2020). https://doi.org/10.1007/s13538-020-00772-9.
  • Berestneva O., Lyzin I., Yumasheva A., Marukhina O., Trufanov A. The use of computer visualization in the analysis of breathing curves. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. January 2021. 1019. 012007. DOI:10.1088/1757-899X/1019/1/012007.
  • Дуга С.В., Себякин А.Г., Труфанов А.И., Носырева Л.Л. Концепция системы поддержки принятия решения в предварительном следствии. Безопасность информационных технологий. Том 26, № 3 (2019). C.45-57. DOI:10.26583/bit.2019.3.04. https://bit.mephi.ru/index.php/bit/article/view/1216/1153.
  • Semenov M., Lelushkina K. Study of the Materials Microstructure using Topological Properties of Complex Networks 2016 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 135 012040. DOI:10.1088/1757-899X/135/1/012040.
  • Silva V.F., Silva M.E., Ribeiro P., Silva F. Time series analysis via network science: Concepts and algorithms. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2021. 11(3). DOI:10.1002/widm.1404.
  • Mourchid Y., El Hassouni M., Cherifi H. A general framework for complex network-based image segmentation. Multimedia Tools and Applications, 2019. 78(14), 20191-20216. DOI:10.1007/s11042-019-7304-2.
  • De Lima G. V.L., Castilho T.R., Bugatti P.H., Saito P. T.M., Lopes F.M. A Complex Network-Based Approach to the Analysis and Classification of Images. Lecture Notes in Computer Science, (2015). 322-330. DOI:10.1007/978-3-319-25751 -8_39 .
  • Berceanu, C.; Patrascu, M. Engineering Emergence: A Survey on Control in the World of Complex Networks. Automation 2022, 3, 176-196. DOI:10.3390/automation3010009.
  • Berestneva O., Marukhina O., Rossodivita A., Tikhomirov A., Trufanov A. Networkalization of Network-Unlike Entities: How to Preserve Encoded Information // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. 2019. 143-151.
  • Trufanov A., Kinash N., Tikhomirov A., Berestneva O., Rossodivita A. Image Converting into Complex Networks: Scale- Level Segmentation Approach // Proc. IV Int.Conf. "Information technologies in Science, Management, Social sphere and Medicine"(ITSMSSM 2017) / Series: Advances in Computer Science Research (ACSR). Atlantis Press. Volume 72 .2017. P. 417-422.
  • Barkoky A., Charkari N.M. Complex Network-based features extraction in RGB-D human action recognition. Journal of Visual Communication and Image Representation. Volume 82, January 2022, 103371.
  • Winkler R., Hobert S., Salovaara A., Sollner M., Leimeister J.M. Sara, the Lecturer: Improving Learning in Online Education with a Scaffolding-Based Conversational Agent. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. DOI:10.1145/3313831.3376781
  • Боргест Н.М., Власов С.А., Громов Ал.А., Громов Ан.А., Коровин М.Д. Шустова Д.В. Робот-проектант: на пути к реальности // Онтология проектирования. 2015. Т.5, № 4(18). С.429-449.
  • Боргест Н.М. Распознавание образов при создании артефактов как метафора и как прикладные технологии онтологии проектирования // Онтология проектирования. 2015. Т.5, №1(15). С.19-29.
  • Baggio R. Digital Ecosystems, Complexity, and Tourism Networks. In: Xiang Z., Fuchs M., Gretzel U., Hopken W. (eds) Handbook of e-Tourism. Springer, Cham. 2020. DOI:10.1007/978-3-030-05324-6_91-1.
  • Park S.M., Kim Y.G.A. "Metaverse: Taxonomy, Components, Applications, and Open Challenges", IEEE ACCESS, 2022. Vol.10, p.4209-4251.
  • Wang S., Herzog E.D., Kiss I.Z., Schwartz W.J., Bloch G., Sebek M., Granados-Fuentes D., Wang L., Li J.-S. Inferring dynamic topology for decoding spatiotemporal structures in complex heterogeneous networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018. 201721286. DOI:10.1073/pnas.1721286115.
  • Ambrosiano J., Sims B., Bartlow A.W., Rosenberger W., Ressler M., Fair J.M. Ontology-Based Graphs of Research Communities: A Tool for Understanding Threat Reduction Networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 2020. 5. DOI:10.3389/frma.2020.00003.
  • Simperl E., Luczak-Rosch M. Collaborative ontology engineering: a survey. The Knowledge Engineering Review, (2013). 29(01), 101-131. DOI:10.1017/s0269888913000192.
Еще
Статья научная