Topshirdi: Omonturdiyeva Mahfuza
Yüklə 55,68 Kb.
|
|
Kompyuterli ko'rish:harakatni aniqlash, yuzni aniqlash texnologiyalari Topshirdi: Omonturdiyeva Mahfuza
Kompyuterli ko'rish:harakatni aniqlash, yuzni aniqlash texnologiyalari Reja: Kompyuterli ko'rish Harakatni aniqlash Yuzni aniqlash texnologiyasi Kompyuterli ko'rish Komputer vision, kompyuter sistemlarining vizual ma'lumotlarni o'qish va tushunish qobiliyatlarini ta'minlash imkoniyatlariga asoslangan bir so'zdur. Bu texnologiya, kompyuterlarga vizual axborotlarni bilish, tushunish va tahlil qilish imkonini beradi. Kompiter vision asosan quyidagi ichimliklarga ega bo'ladi: 1. Ob'ektlarni aniqlash va tushunish: Kompiter vision, kompyuterlarga ob'ektlarni tanishlash, joy va chorak xususiyatlarini boshqarish, turli ob'ektlarni ayrishish va ob'ektlar orasidagi aloqani tahlil qilish imkonini beradi. Misol uchun, kompyuter visionni avtomobillar avtomatik orientatsiyasi, yuz taniyish,qa'rga nazarlari kirish, xususiyatlarini va yeguliklarini tahlil qilish va hokazo. 2. Surat tanishlik: Kompiter vision kompyuterlarga suratlarni tushunish va tanishish imkonini beradi. Bu, yuz rasmlarini tushunish, yosh, jins, his tiplari, ifoda etish shakllari va boshqa hisoblanadigan xususiyatlarni aniqlash imkoniyatlarini tashkil etadi. 3. Rang, harorat, chegara tushunish: Kompiter vision, ranglarni, haroratni, chegara tushunishni va boshqa fizikaviy xususiyatlarni tushunish imkonini beradi. Bu, termal kameralar, spektrografik ma'lumotlar, optik sensorlar va boshqa tizimlarda ishlatish imkoniyatini ta'minlaydi. 4. Axborotlarni tahlil qilish: Kompiter vision, kompyuterlarda olinadigan vizual axborotlarni tahlil qilishda qo'llaniladi. Bu, ob'ektlar, korxonalar, ijtimoiy media, video va boshqa onlayn vizual ma'lumotlarni tushunish, sinash, tahlil qilish va asosiy axborotlarni o'lchashni tashkil etadi. Bu so'zlar orqali tushunishicha, kompiter vision kompyuterlarni vizual axborotlarni o'qish, tushunish va tahlil qilish uchun qo'llanuvchi texnologiyalarni ifodalaydi. Bu texnologiya, avtomatlashtirilgan tizimlar, ma'lumotlar analizini noaniq sjon va onlayn axborotlarni tahlil qilish uchun keng qo'llash mumkin. Kompiter visionning rivojlanishiga qarab, har xil sohalarda foydalanishga imkon beruvchi innovatsiyalar va yaratish imkoniyatlari kengaymoqda.
Kompiter vision, kompyuter sistemlarining vizual ma'lumotlarning o'qish va tushunish imkoniyatlarini ta'minlash bilan bog'liq bo'lgan so'zdir. Bu so'z "kompyuter" va "vision" (vizion) so'zlarining qoshilib tuzilganligi bilan ma'nolashadi. Kompiter vision, kompyuterlar va algoritmlar yordamida ko'rib chiqish amaliyotlarini amalga oshiradi. Bu texnologiya, kompyuterlarga kamera, radar, o'rnatilgan sensorlar va boshqa yo'l bilan vizual axborotlarni o'qish, tushunish va tahlil qilish imkonini beradi. Kompiter visionning amaliyotlariga misol qilib, surat tanishlik va rag'batlilikni tanishlash, ob'ektlarni aniqlash va turli xususiyatlarga ega bo'lgan joy va predmetlarni tanishlash, joylarni haroratini va chegara xususiyatlarini o'qingiz va shunga o'xshagan kabi vazifalar kiradi. Kompiter visionni tibbiyotda, tarmoqlarda, transport sohasida, kasbiy sohalarda va boshqa sohalarda qo'llab-quvvatlash uchun foydalanish mumkin. Kompiter vision texnologiyasi, avtomatlashtirilgan to'lov sistemlarini, avtomatik sharhlarni, xavfsizlik tizimlarini va boshqa bir qator foydali maqsadlarga erishishda ishlatiladi. So'zlar "kompiter vision" o'z ichiga vizual ma'lumotlar va kompyuterlarni o'zaro bog'lab olishni jamlab o'z ichiga oladi. Kompiter visionning yuqori darajadagi texnologiyaviy boyicha rivojlanishi bilan, ob'ektlar va axborot qizishini to'liq tushuntirishning yaratilishi va eksport qilinishiga katta imkoniyatlar beradi. Harakatni aniqlash
Kompyuter vision harakat texnologiyalarining qo'llanish sohalari quyidagilarni o'z ichiga oladi: 1. Robotika: Kompyuter vision harakat texnologiyalari, robotikada ob'ektlarning harakatlarini tushunish, objektning pozitsiyasini aniqlash va robotik vositalarning o'zaro aloqasini optimallashtirish uchun qo'llaniladi. Bu, kichkina dasturlangan robotlardan katta maydongacha sohalarda ishlatiladi. 2. Tibbiyot: Kompyuter vision harakat texnologiyalari, tibbiyotda hujjatlarni uzatish va tibbiy ma'lumotlarni tahlil qilishda ham qo'llaniladi. Masalan, endoskopiya jarayonlarida, kompyuter vision texnologiyasi, doktorlarga endoskopik tasvirlardagi ob'ektlarning harakatlarini ko'rsatish, operatsiyoni yaxshilash va komplikatsiyalarni tagtaytirish imkonini beradi. 3. O'yinlar: Kompyuter vision harakat texnologiyalari, o'yinlarni oynashda va interaktiv tajribani yaxshilashda tashkil etkan. Bu, o'yinlarga kamera orqali o'z harakatlarini o'zgartirish, ob'ektlarni tanishish va hamjinslik qilish, o'zbek mutoharrik konturlarda tanishish va hamjinslik qilishni kiritish imkonini beradi. 4. Transport: Kompyuter vision harakat texnologiyalari, avtomatik transport vositalarining harakatini tushunish, ob'ektlar bilan to'xtash, liniyadan chiqqanligini aniqlash va har qanday chegara holatlarini majburlash uchun ham qo'llaniladi. Bu, oq otomobillarning, aylanadi kuylash mehnatlarining va navigatsiya tizimlarining yaxshilanishini ta'minlaydi. 5. Xavfsizlik: Kompyuter vision harakat texnologiyalari, xavfsizlik sohasida ob'ektlarning harakatlarini tushunish, g'oyaviy voqea va noqulayliklarni aniqlash, yovvoyi kirish va chiqishni nazorat qilish uchun ham qo'llaniladi. Yana ham rivojlanayotgan kompyuter vision harakat texnologiyalari, turli sohalarda yaratish imkoniyatlarini kengaytiradi va yangi yuksak sifatli tajaribalar va yechimlar taklif etadi. Shu soxalarda qo'llash uchun AI ning qaysi algorotmlaridan foydalanilgan Shu soxalarda qoʻllash uchun AI (axborot intellekti) texnologiyasi uchun turli algoritm +lar qoʻllanilishi mumkin. Bu texnologiyalarning amalga oshirish uchun foydalanilishi mumkin bo'lgan ba'zi algoritm +larni quyidagi ko'rinishda ko'rasiz: 1. Sinir tarmoqli tarmoqlar (neural networks): Sinir tarmoqli tarmoqlar, axborot intellektida katta ahamiyatga ega boʻlgan algoritm +lar bilan bogʻliqdir. Ular, modelni har tomonlama oʻrganish va oʻzini isbotlash imkoniyati bilan ajralib turadi. Koʻpgina kompyuter vision vazifalari uchun konvolutsion sinir tarmoqlari (CNN) ishlatiladi. 2. Bazisli oʻzlashtirish (reinforcement learning): Bazisli oʻzlashtirish, oʻziga xos natijalarni hisoblash uchun tarbiyalanadigan modelning texnologiyasidir. Bu algoritm +da shahsla ot qiymatlar orqali tajribadan oʻrganish jarayoni olib boriladi. Harakatlar qabul qilinadi, maqsadga yetishish uchun oʻzgarishlar va natijalardan ta'lim olinadi. 3. Boshqaruvchi oʻrganish (supervised learning): Boshqaruvchi oʻrganish, modelning oʻrgandi va oʻzgarishlarga qarab belgilangan maqsadlarni bajarish uchun masofaviy oʻrgatish jarayonidagi bir algoritm + turi hisoblanadi. Modelga namunaviy malumotlar kiritiladi va model bu malumotlarni oʻrganish uchun oʻrgatiladi va sinovdan oʻtgandan soʻng belgilangan natijalar bajariladi. 4. Klastelash (clustering): Klastelash algoritmi kelayotgan obʻektlarni bir-biridan ajratib soʻradi. Bu algoritmlar kompyuter visionda obʻektlarni tahlil qilishda yoki obʻektlarning turini aniqlashda qoʻllaniladi. Yana ham koʻp algoritm + va texnologiyalar mavjud, bu faqat baʻzi misollar. Shu soʻzlar bilan tushunishicha, AI keng soxalarda qoʻllanilgan boʻlib, muhim algoritmlar orqali maʻlumotlarni tahlil qilish, obʻektlarni aniqlash va harakatni qoʻllab-quvvatlashga yordam beradi. Yuzni aniqlash texnologiyalari Kompyuter vizualida yuz aniqlash, raqamli tasvirlarda yoki video kadrda inson yuzlarini aniqlash uchun kompyuterlarga imkoniyat beruvchi texnologiyadir. Ushbu texnologiyada, ko'rsatgan ma'lumotlarni tahlil qilish va yuzlar mavjudligini va joylashishini aniqlash uchun ma'lumotlar mexanizmlari va kompyuter tasavvuri usullari qo'llaniladi. Yuz aniqlash jarayoni bir qancha bosqichlardan iborat: 1. Tasvir olish: Kompyuter kameradan yoki boshqa manbalardan tasvirlar yoki video kadr sifatida tasvir ma'lumotlarini olish yoki qabul qiladi. 2. Ilova ishlovchi: Olingan tasvirlar sifatini oshirish, shamollarni olib tashlash va tasvirlarni yana tahlil qilish uchun normalizatsiya qilish uchun ilova ishlatiladi. 3. Xossalarni ajratish: Kompyuter tasavvur algoritmlari ilova ishlangan tasvirlardan yuzning tuzilishini bildiruvchi, masalan, tomondorliklar, ranglar, shakllar yoki mo'tamalar kabi, maqbul xossalarni ajratishadi. 4. Klasifikatsiya: Ma'lumotlar mexanizmalari yoki algoritmlari klasifikatsiya qilish uchun qo'llaniladi. Bir nechta klassifikatsiya algoritmlari bilan tanishing: 1. Naiv Bayes klassifikatori: Bu algoritm statistik learning prinsiplari asosida ishlaydi va murojaatlarni o'rganish va sinash uchun keng qo'llaniladi. Misol uchun, e-pochta xabarlarni spamlar va hammasini klassifikatsiya qilish uchun ishlatiladi 2. K-tenglama: Bu bir sifatli klassifikatsiya algoritmi hisoblanadi. U xususiyatlarni katta sonli ko'rsatmalarga ajratadi va tiklov yoki nomalum ma'lumotlar bo'yicha ob'ektlarni bir guruhga kirita oladi. Misol uchun, bir savatcha to'plamida mahsulotlarni kategoriyalarga ajratishda ishlatiladi. 3. Support Vector Machine (SVM): Bu algoritm ma'lumotlar toifalarni ikki guruhga ajratishning eng yaxshi ayrimlash functionalari asosida ishlaydi. U yuqoridagi klassifikatsiya uchun yorqin sozlashingizning hamda keyingi avlod modellarining o'rnini o'z ichiga olgan. 4. Random Forest: Bu ensemble klassifikatsiya algoritmi, yaxlitlashgan bag'ishlovchilar tomonidan yaratilgan bir qator qoshidagi ağaç san'atlarini o'z ichiga oladi. Bular bitta natijani olish uchun yaratilgan va oxirgi variantni klassifikatsiya qilish uchun qo'llanilishi mumkin. Bu algoritmlar, klassifikatsiya jarayonida foydalaniladigan bir nechta tanish va umumiy algoritmlarning faqat bir nechta misollaridir. Aslida ko'p paytda belgilangan jarayon bilan bog'liq ravishda qaysi algoritmlarni ishlatish kerakligi pragmatik sabablar boyicha o'zgaradi. Yuzni aniqlash, shuningdek, yuzni aniqlash deb ham ataladi, bu sun'iy intellektga ( AI ) asoslangan kompyuter texnologiyasi bo'lib, raqamli tasvirlar va videolarda inson yuzlarini topish va aniqlash uchun ishlatiladi. Yuzni aniqlash texnologiyasi ko'pincha odamlarni real vaqtda kuzatish va kuzatish uchun ishlatiladi. U turli sohalarda, jumladan, xavfsizlik, biometrika , huquqni muhofaza qilish organlari, ko'ngilochar va ijtimoiy tarmoqlarda qo'llaniladi. Yuzni aniqlash mashinani o'rganish ( ML ) va sun'iy neyron tarmoq ( ANN ) texnologiyasidan foydalanadi va yuzni kuzatish, yuz tahlili va yuzni tanishda muhim rol o'ynaydi . Yuzni tahlil qilishda yuzni aniqlash yosh, jins va hissiyotlarni aniqlash uchun tasvir yoki videoning qaysi qismlariga e'tibor qaratish kerakligini aniqlash uchun yuz ifodalaridan foydalanadi. Yuzni aniqlash tizimida yuz izini yaratish va uni boshqa saqlangan yuz izlari bilan moslashtirish uchun yuzni aniqlash ma'lumotlari talab qilinadi. Yüklə 55,68 Kb. Dostları ilə paylaş:
|