Системы на базе компьютерного зрения
Алгоритмы анализа изображений, видео, объектов, сцен и визуальных паттернов.
STATANLY R&D
R&D проекты и исследования
За 2024 - 2025 год сотрудники компании опубликовали более 80 научных работ и исследований в российских и зарубежных журналах, приняли участие в десятках научных конференциях в России и Европе.
НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
Основная тематика исследований
Основная тематика исследований связана с разработкой алгоритмов автоматического построения моделей машинного обучения. Наши исследования ведутся в таких областях, как:
Большие языковые модели
Исследования в области языковых моделей, обработки текста и представления знаний.
Генеративные нейронные сети
Генеративные модели для изображений, векторной графики, текста и мультимодальных данных.
Автоматическое машинное обучение
Методы автоматического построения, подбора и оптимизации моделей машинного обучения.
VLM (Vision Language Models)
Мультимодальные модели, связывающие визуальную информацию и естественный язык.
Выявление аномалий в данных
Методы поиска нетипичных объектов, событий, отклонений и скрытых структур в данных.
Обработка естественных языков
Анализ текста, извлечение сущностей, семантический поиск и обработка языковых данных.
Системы информационного поиска
Алгоритмы поиска, ранжирования, сопоставления и работы с большими корпусами данных.
Сегментация данных
Методы выделения структур, классов, областей и смысловых фрагментов в данных.
Поиск скрытых закономерностей в данных
Анализ латентных связей, зависимостей и повторяющихся структур в сложных наборах данных.
НАУЧНАЯ ШКОЛА
Связь с научной деятельностью ИТМО
Большинство наших разработок в области анализа данных и машинного обучения тесно связаны с научной деятельностью, проводимой на факультете информационных технологий и программирования Санкт-Петербургского исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (ИТМО). Участники нашей команды – молодые ученые, сотрудники научных лабораторий университета и участники исследовательских проектов, реализуемых совместно с ведущими российскими и международными институтами. Мы очень гордимся тем, что наши технологии и продукты разрабатываются на стыке математики, программирования, визуализации больших данных и находят применение в различных областях повседневной человеческой деятельности.
Исследования связаны с научной деятельностью факультета информационных технологий и программирования ИТМО.
В команде участвуют молодые ученые и сотрудники научных лабораторий университета.
Исследовательские проекты реализуются совместно с ведущими российскими и международными институтами.
Работы публикуются в российских и зарубежных журналах, а результаты представляются на научных конференциях.
ПУБЛИКАЦИИ
Избранные научные работы
Наши научные работы публикуются в рецензируемых журналах в России и за рубежом.
Jarsky I., Treschev A., Shalamov V., Efimova V. Advancements in Vector Graphics Generation for Music Cover Art. Communications in Computer and Information Science. 2026. Vol. 2548. pp. 356–372.. doi: 10.1007/978-3-032-07623-6_19
Kasai S., Stumpf S., Zabashta A., Efimova V. Enhanced Class-Expertise Weighted Aggregation. Proceedings of the 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2026. Vol. 1. pp. 671-678.. doi: 10.5220/0014621700004084
Yakovenko A., Bessonnitsyn E., Efimova V., Zaslavskiy M. Language-Specific Adaptation Strategies for Speaker Recognition Using MobileNet. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2026. Vol. 16187. pp. 322–332.. doi: 10.1007/978-3-032-07956-5_23
Bazhenov E., Kasai S., Shalamov V., Efimova V. GenPlan: Generation Vector Residential Plans Based on the Textual Description. Proceedings of the 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2026. Vol. 3. pp. 283-290.. doi: 10.5220/0014238300004084
Bazhenov E.A., Kasai S.A., Shalamov V.V., Efimova V.A. Text-to-Vector Conversion for Residential Plan Design. arXiv.org [база препринтов]. 2026.
Малашенко Б.Т., Жарский И.А., Ефимова В.А. Leveraging Large Language Models For Scalable Vector Graphics Processing: A Review. Записки научных семинаров Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В.А.Стеклова РАН. 2025. Т. 546. С. 59-80.
Jarsky I., Treschev A., Shalamov V., Efimova V. Advancements in Vector Graphics Generation for Music Cover Art. Communications in Computer and Information Science. 2026. Vol. 2548. pp. 356–372.. doi: 10.1007/978-3-032-07623-6_19
Kasai S., Stumpf S., Zabashta A., Efimova V. Enhanced Class-Expertise Weighted Aggregation. Proceedings of the 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2026. Vol. 1. pp. 671-678.. doi: 10.5220/0014621700004084
Yakovenko A., Bessonnitsyn E., Efimova V., Zaslavskiy M. Language-Specific Adaptation Strategies for Speaker Recognition Using MobileNet. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2026. Vol. 16187. pp. 322–332.. doi: 10.1007/978-3-032-07956-5_23
Bazhenov E., Kasai S., Shalamov V., Efimova V. GenPlan: Generation Vector Residential Plans Based on the Textual Description. Proceedings of the 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2026. Vol. 3. pp. 283-290.. doi: 10.5220/0014238300004084
Bazhenov E.A., Kasai S.A., Shalamov V.V., Efimova V.A. Text-to-Vector Conversion for Residential Plan Design. arXiv.org [база препринтов]. 2026.
Малашенко Б.Т., Жарский И.А., Ефимова В.А. Leveraging Large Language Models For Scalable Vector Graphics Processing: A Review. Записки научных семинаров Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В.А.Стеклова РАН. 2025. Т. 546. С. 59-80.
Prokopov E., Usacheva D., Rumiantceva M., Efimova V. Weak Segmentation and Unsupervised Evaluation: Application to Froth Flotation Images. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 2025. Vol. 3. pp. 500-507.. doi: 10.5220/0013181100003912
Jarsky I., Kuzin M., Efimova V., Shalamov V., Filchenkov A. VectorWeaver: Transformers-Based Diffusion Model for Vector Graphics Generation. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 2025. Vol. 2. pp. 184-195.. doi: 10.5220/0013185100003912
Brykin G., Efimova V. ReactSR: Efficient Real-World Super-Resolution Application in a Single Floppy Disk. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 2025. Vol. 3. pp. 483-490.. doi: 10.5220/0013175800003912
Saitov I., Filchenkov A. Recognition of Vehicle Country from License Plate Image based on Siamese Network Model with Triplet Loss Function and Negative Sampling Technique. CVCI proceedings. 2024. pp. TBD.
Baturina X., Shalamov V., Muravyov S., Filchenkov A. Mutation Management for Evolutionary Small-Moves Approach in Pickup and Delivery Problem. Procedia Computer Science. 2023. Vol. 229. pp. 109-118.
Saitov I., Filchenkov A. CIS Multilingual License Plate Detection and Recognition Based on Convolutional and Transformer Neural Networks. Procedia Computer Science. 2023. Vol. 229. pp. 149-157.
Useinov L.V., Efimova V.A., Muravyov S.B. Image Augmentation for Object Detection and Segmentation with Diffusion Models. Proceedings of the 19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 2024. Vol. 2. pp. 812-820.
Timofeenko B., Efimova V., Filchenkov A. Vector graphics generation with LLMs: approaches and models. Записки научных семинаров Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В.А.Стеклова РАН. 2023. Vol. 530. pp. 24-37.
Дзюба М.О., Жарский И.А., Ефимова В.А., Фильченков А.А. Image vectorization: a review [Векторизация изображений: обзор]. Записки научных семинаров Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В.А.Стеклова РАН. 2023. Т. 530. С. 6-23.
Тимофеенко Б.А., Фильченков А.А., Ефимова В.А. Generation of vector graphics with ChatGPT. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2023. Vol. 13982.
Moskovskaya E., Chebotareva O., Efimova V., Muravyov S. Predicting dataset size for neural network fine-tuning with a given quality in object detection task. Procedia Computer Science. 2023. Vol. 229. pp. 158-167.
Шаламов В.В., Ефимова В.А., Фильченков А.А. Перевод нейронной сети в векторное представление. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. № 10. С. 159-162.
Ефимова В.А. Автоматическое определение места действия текста. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. № 10. С. 76-79.
Chizhikov D., Efimova V., Shalamov V., Filchenkov A. Inferring Image Background from Text Description. Communications in Computer and Information Science. 2022. Vol. 1731. pp. 1-13.
Efimova V., Shalamov V., Filchenkov A. First Describe, Then Depict: Generating Covers for Music and Books via Extracting Keywords: This paper presents two methods to generate high resolution uncopyrighted book covers or music album covers. ACM International Conference Proceeding Series. 2022. pp. 734-739.
Efimova V., Jarsky I., Bizyaev I., Filchenkov A. Conditional Vector Graphics Generation for Music Cover Images. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2022. pp. 2205.07301.
Efimova V., Filchenkov A. Text-based sequential image generation. Proceedings of SPIE. 2022. Vol. 12084. pp. 120840H.
Shalamov V., Efimova V., Filchenkov A. Faster Hyperparameter Optimization via Finding Minimal Regions in Random Forest Regressor. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 212. pp. 378-386.
Efimova V., Fedotov L., Shalamov V., Filchenkov A. Advertisement Replacement in Video. Proceedings of SPIE. 2022. Vol. 12084. pp. 120840U.
Zabashta A., Smetannikov I., Filchenkov A. Rank aggregation algorithm selection meets feature selection [MLDM 2016]
Efimova V., Filchenkov A., Shalyto A. Reinforcement-based Simultaneous Algorithm and its Hyperparameters Selection [AWRL@ACML 2016]
A. Filchenkov, A. Pendryak Datasets Meta-Feature Description for Recommending Feature Selection Algorithm
Filchenkov A., Khanzhina N., Tsai A., Smetannikov I. Regularization of Autoencoders for Bank Client Profiling Based on Financial Transactions. Risks. 2021. Vol. 9. No. 3. pp. 54.
Filchenkov A., Krylov D.P., Khanzhina N., Zabashta A., Поляков С. Improving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classi cation in Social Networks. ICMR. 2021. pp. 1-14.
Yang Q., Farseev A., Filchenkov A. Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality Profiling. ICDAR '21: Proceedings of the 2021 on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval Workshop. 2021. pp. 8.
Farseev A., Yang Q., Filchenkov A., Lepikhin K., Chu-Farseeva Y., Loo D. SoMin.ai: Personality-Driven Content Generation Platform. 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2021. 2021. pp. 890-893.
Asadulaev A., Kuznetcov I.S., Stein G., Filchenkov A. Exploring and Exploiting Conditioning of Reinforcement Learning Agents. IEEE Access. 2020. Vol. 8. pp. 211951-211960.
Asadulaev A., Stein G., Filchenkov A. Transgenerators. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 3446417.
Efimova V., Shalamov V., Filchenkov A. Synthetic Dataset Generation for Text Recognition with Generative Adversarial Networks. Proceedings of SPIE. 2020. Vol. 11433. pp. 1143315.
Muravyov S., Filchenkov A. A Cloud-based Network of 3D Objects for Robust Grasp Planning. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 99-105.
Khanzhina N., Slepkova N.D., Filchenkov A. Synthetic images generation for text detection and recognition in the wild. Proceedings of SPIE. 2020. Vol. 11433. pp. 1143312.
Viuginov N., Grachev P., Filchenkov A. A Machine Learning Based Plagiarism Detection In Source Code. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 3446420.
Kochetov K., Filchenkov A. Generative Adversarial Networks for Respiratory Sound Augmentation. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 106-111.
Muravyov S., Antipov D., Buzdalova A., Filchenkov A. Efficient Computation Of Fitness Function For Evolutionary Clustering. Mendel. 2019. Vol. 25. No. 1. pp. 87-94.
Oreshin S., Filchenkov A., Petrusha P., Krasheninnikov E., Panfilov A., Glukhov I., Kaliberda Y., Masalskiy D., Serdyukov A., Kazakovtsev V.L., Khlopotov M., Podolenchuk T., Smetannikov I., Kozlova D. Implementing a Machine Learning Approach to Predicting Students' Academic Outcomes. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 78-83.
СОТРУДНИЧЕСТВО
Обсудить проект
Нужен исследовательский или R&D-проект?
Научная и исследовательская деятельность команды лежит в основе развития технологий STATANLY на стыке математики, программирования, машинного обучения и визуализации больших данных.