Об'єкт - процеси пофрагментної обробки зображень, збурених різними типами завад, за умов, коли дані на обробку надходять послідовно в on-line режимі. Мета - розробка швидкодіючих методів пофрагментної обробки зображень на основі спеціалізованих штучних нейронних мереж, що самонавчаються. Методи - основні положення теорії цифрових зображень (для формулювання проблеми, що вирішується), штучних нейронних мереж (для синтезу спеціалізованих архітектур), оптимізації та ідентифікації (для синтезу швидкодіючих методів навчання уведених нейронних мереж), лінійної алгебри та математичної статистики (для дослідження властивостей синтезованих методів та архітектур). Апаратура - персональний комп'ютер. Теоретичні та практичні результати - розроблені нейронні мережі та методи їх самонавчання можуть служити основою для побудови систем обробки відеоінформації в on-line режимі у різних галузях медицини, промисловості, медіа застосуваннях. Наукова новизна - вперше розроблено конкурентну нейронну мережу та метод її самонавчання, яка в якості вхідного сигналу використовує фрагменти зображень замість векторних сигналів, що забезпечує урахування міжпіксельних кореляційних зв'язків, відрізняється обчислювальною простотою, має фільтруючі властивості та здатна оброблювати нестаціонарні відеосигнали у реальному часі; вперше розроблено спеціалізовану нейронну мережу для одночасного аналізу головних та незалежних компонент та метод її навчання у реальному дискретному часі, що відрізняється підвищеною швидкодією, яка забезпечується оптимальним вибором параметрів (в сенсі зменшення середньозваженої помилки), та дозволяє одночасно вирішувати як задачі стиснення зображень, так і задачі сліпої ідентифікації та сепарації сигналів; удосконалено методи навчання нейронних мереж для вирішення задач стиснення зображень, що відрізняються підвищеною швидкодією за рахунок попередньої оптимізації їх синаптичних ваг та дозволяють оброблювати дані у реальному часі по мірі їх надходження; удосконалено методи самонавчання нейронних мереж Т. Кохонена на основі попередньої фільтрації сигналів та використання робастних критеріїв, що дозволяє вирішувати задачі сегментації зображень, викривлених інтенсивними завадами. Результати дисертаційної роботи були використані при створенні системи керування трубчастими печами та підсистеми ідентифікації у ТОВ "Побужський феронікелевий комбінат" (акт впровадження від 22.09.2010 р.); при експлуатації камери панорамного зору для ідентифікації зображень при обробці відеозаписів футбольних матчів у ВАТ "Металіст" (акт впровадження від 14.09.2010 р.) та при підготовці бакалаврів, спеціалістів та магістрів за напрямом та спеціальністю "Інформатика" у Харківському національному університеті радіоелектроніки (акт впровадження від 17.09.2010 р.). Наукові та практичні результати дисертаційної роботи можуть бути використані: в системах технічного зору, у біо-медичних дослідженнях з використанням візуальної інформації та у медіа комунікаціях для високоякісної обробки цифрових зображень за умов, коли інформація для обробки надходить в on-line режимі.
