Dasturiy injiniring va raqamli iqtisodiyot

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI FARG’ONA FILIALI

“DASTURIY INJINIRING VA RAQAMLI IQTISODIYOT” FAKULTETINING
“DASTUR INJINIRING” YO’NALISHI
653-20 GURUH TALABASI Oripov Karimjonning
Timsollarni tanib olish tizimlari
FANIDAN TAYYORLAGAN
TOPSHIRIG’I

Topshirdi: Oripov Karimjon
Qabul qildi: Ro’zaliyev A

Mavzu: Old detektor kaskad o’rniga klassifikatorlar daraxti
Ishdan maqsad: Old detektor kaskad o’rniga klassifikatorlar daraxtiini o’rganish va ularni qo’llanilish sohalari bilan tanishish.
Kerakli johozlar: kompyuter hamda internet.
Nazariy qism
"Detektor kaskad" deb nomlanadigan usul, ob'ektlarni aniqlash uchun kamayishga qolgan bir nechta klassifikatorlarni ishlatish asosida ishlaydigan bir ob'ekt aniqlash algoritmi yoki modelidir. Detektor kaskadlar, muayyan bir ob'ektning (masalan, yuz yoki avtomobil) mavjudligini aniqlash uchun bir nechta kengaytirilgan haqiqiy sonlarni ishlatadilar.
Detektor kaskad, qatorda bir nechta qadamdan iborat bo'ladi, har bir qadam esa bir klassifikator tomonidan bajariladi. Klassifikatorlar, ob'ektlarning turini aniqlash uchun o'rganilgan modellar bo'lishi mumkin. Misol uchun, AdaBoost yoki Haar-like xususiyatlarni ishlatadigan AdaBoost algoritmasi foydalanilishi mumkin.
Old detektor kaskadlari, o'rtacha ishlaydigan algoritmlardan biri bo'lib, ob'ektlarni aniqlash uchun yuqori aniqlash darajasi bilan birlikda tez ishlov berishga imkon beradi. Bunday kaskadlar, muayyan bir aniqlash darajasi o'rniga ob'ektlarni aniqlash uchun tez va samarali bo'lishi uchun keng ishlatilgan.
Bundan tashqari, yangi texnologiyalar va algoritmlar, klassifikatsiya uchun boshqa usullarni ham rivojlantirgan. Misol uchun, evolyutsioner algoritmlar, sinir tarmoqlar, konvolutsion tarmoqlar (CNN) va kuchi bo'yicha usullar ob'ektlarni aniqlashda keng tarqalgan. Bu usullar qisqa vaqt davomida yuqori aniqlash natijalarini berishga imkon beradi.
Bundan tashqari, detektor kaskadlari ham rivojlantirilgan va yangilangan. O'zgaruvchilarni o'rganish, bir-biriga bog'liqligini hisoblash uchun kengaytirilgan usullar va qo'shimcha kengaytirilgan algoritmlar kiritilgan. Bu yangilashlar ob'ektlarni aniqlashning yuqori darajada samarali bo'lishiga yordam beradi.