Sifətlərin tanınması

İNSAN SİFƏTİNİN TƏSVİRƏ ƏSASƏN TANINMASI
Ş.C.MAHMUDOVA
AMEA-nın İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu
Məqalədə mövcud təsvirlər bazası idarəetmə sistemlərinin müqayisəli təhlili və tətbiqi imkanlarının araşdırılması, təsvirlərin ümumi tanınma metodlarının tədqiq edilməsi, insan sifətinin tanınması üçün sifətin antropometrik nöqtələrinin, antropometrik nöqtələrə əsaslanan insan sifətinin həndəsi xarakteristikalarının avtomatik təyin edilməsi , onların bazaya əlavə edilməsi və bunlar əsasında verilənlər bazasının təşkil edilməsi, tanınmanın effektli olması üçün fərdi ,analoqu olmayan alqoritmlərin və bunların riyazi əsaslarının işlənməsi , unikal biometrik sistem –“Tanınma” təsvirlər bazası idarəetmə sisteminin yaradılması və istismara verilməsi məsələsindən bəhs edilir.
50-ci illərdən başlayaraq naməlum obyektləri, hadisələri, prosesləri tanımaq üçün elmi əsaslarla işləyən və praktiki təcrübəyə əsaslanan yeni elmi istiqamət formalaşmağa başladı. Yeni elmi istiqamət “surətlərin tanınması” adlandırıldı. Elmi istiqamətin belə adlandırılması tanınan obyektin hansı sinfə aid olması ilə əlaqədar idi. Sinif dedikdə oxşar xassələri olan obyektlərin yığımı başa düşülür.

Surətlərin tanınması sahəsində ilk işlər F.Rozenblatt, akademik. A.A.Xarkeviç, B.M.Qluşkov, Y.İ.Juravlev, B.S.Mixaleviç, B.S.Puqaçev, Y.Z.Çıpkin, və s. tərəfindən yerinə yetirilmişdir. Tanınma sahəsində ilk işlər oxuyan avtomatların nəzəri və praktiki quruluşuna əsaslanmışdı, “surət” sözündən isə hərfi və ya rəqəmi təsvir edən, yazılan və yaxud çap olunan əlyazmaları işarə etmək üçün istifadə olunurdu. Tanınma sistemləri iqtisadiyyat sahəsində, elmin, texnikanın inkişafında mühüm rol oynayır[1].

Məlumdur ki tanınma metodlarının əsas tətbiqi sahələrindən biri maşın və mexanizmlərin diaqnostika sistemidir. Digər sahə tibb və kənd təsərrüfatı sahəsidir. Tanınma sisteminin layihələndirilməsi sistemin riyazi və ya riyazi-fiziki modellə müşayiət olunan –mürəkkəb, çox iterasiyalı prosesdir. 1-ci iterasiya aprior(ilkin) adlanır. Onun əsasında sinfin aprior əlifbası tərtib olunur və əlamətlərin aprior lüğəti təşkil olunur. Siniflərin əlamətlər dilində təsviri aprior əlamətlər fəzasında siniflərin müəyyən mənada ən yaxşı sərhədini təyin etməyə kömək edir. Tanınmanın alqoritmini seçdikdən sonra əsas məsələnin həllinə keçmək olar.

Tanınma , tanınan surətin əlamətlərinə əsasən giriş informasiyasını çıxışa çevirən sistem kimi başa düşülür. Göründüyü kimi mürəkkəb obyektlər üçün xüsusi tanınma sistemlərinin təşkili tələb olunur. Hər bir tanınma sistemi verilən obyektlərin tanınması üçün nəzərdə tutulub. Məsələn, xəstəliklərin diaqnostikası üçün nəzərdə tutulan tanınma sistemləri qurğunun işləməməyinin səbəbini müəyyən edə bilməz. Və yaxud rus hərfini oxuyan sistem çin iyeroqlifini oxuya bilməz. Belə misalları çox göstərmək olar.

Obyektlərin əlamətləri 3 alt hissəyə bölünür(şəkil 1):

1. 
   Determinə olunmuş əlamət
   
2. 
   Ehtimallı əlamət
   
3. 
   Məntiqi əlamət
   

Şəkil1. Obyektlərin əlamətlərinin sxemi

Determinə olunmuş əlamətlər konkret rəqəmlərdən ibarət qiymət ( məs. təyyarənin həcmi G=70 T, və s.)almış əlamətlərdir.

Ehtimallı əlamətlər elə əlamətlərdir ki bunun üçün təsadüfi ədədlər obyektlərin bütün sinfi üzrə paylanmışdır, tanınan obyektin bu və ya digər sinfə aid olması verilən obyektin konkret qiymətləri əsasında təyin olunur. Tanınan obyektin əlamətlərinə ehtimal nöqteyi nəzərindən baxmaq lazımdır.

Tanınan obyektin məntiqi əlamətlərinə elementar şəkildə baxmaq lazımdır, hansı ki bunlar tam təyin olunmuş şəkildə iki qiymət alır:(“hə” “yox” və ya “doğru”, “yalan”)

Məntiqi əlamətlərə kəmiyyətli ifadələr aid deyil. Bu əlamətlər keyfiyyət xarakterlidir. Məntiqi əlamətlərə tibdə boğazın ağrımasını, öskürməni, burun axmasını və s. misal göstərmək olar.

Təsnifat. Tanınan obyektin təsnifatı müəyyən prinsiplər əsasında təyin olunur. Tanınma sistemləri iki hissəyə bölünür: sadə və mürəkkəb.

Tanınmanın sadə sistemləri . Onlara avtomatik oxuyan tanıdıcı qurğular, müxtəlif avtomatlar və s. aiddir. Obyektlərin tanınması üçün müxtəlif metodlar, alqoritmlər, üsullar vardır. Müasir dövrdə elə bir sahə yoxdur ki orada tanınma sistemlərindən istifadə olunmasın. Bu sahələrdən biri də insan sifətinin təsvirə görə tanınması sistemləridir[2].

Müasir elmi-texniki məsələlərin əsas verilənlərini, öyrənilən obyektlərin təsvirləri təşkil edir. İşlənilən informasiyanın həcminin böyük olması və insanın təsviri qəbul etmə imkanlarının məhdud olması təsvirlərin vizual istifadəsində çətinliklərə səbəb olur. Perspektiv üsulla bu çətinlikləri aradan qaldırmaq üçün təsvirlərin tanınması üsullarından istifadə etməklə təsvirlərin işlənməsinin idarəetmə sistemlərinin yaradılması zərurəti meydana çıxmışdır. Təsvirlərin işlənməsinin idarəetmə sistemlərinin yaranması öyrənilən obyektlərin vizual əlamətlərinin aşkara çıxmasının obyektivliyinin artmasına səbəbə olur. Axtarış tipli müasir təsvirlərin işlənməsi, analizi və klassifikatorların təşkili üçün elmi tədqiqatların aparılması zərurəti meydana çıxmışdır. Dünyada müxtəlif təyinatlı təsvirlər bazası idarəetmə sistemləri (TBİS) yaradılmışdır. Belə TBİS-lərin bir neçəsi səkil 8 –də göstərilmişdir. TBİS-lərin bəzilərinin yaradılmasını NEC, FACE, Krimnet, Image Pro Discovery və s. firmalar həyata keçirmişlər (TBİS-lərin adları da firmaların adına uyğun göstərilmişdir). Amma, bu sistemlər qarşıya qoyulan məsələləri əhatə etmir və bütün tələbatlara tam cavab vermirlər. Tətbiq edilən bu sistemlərin iqtisadi nöqteyi nəzərindən qane edilməməyi yeni müasir TBİS - lərin yaranması zərurətini meydana çıxarır. Belə TBİS-lər verilənlər bazasında şəkillərin də effektiv surətdə işlənməsini tələb edir.

Bu məqalədə mövcud təsvirlər bazası idarəetmə sistemlərinin müqayisəli təhlili və tətbiqi imkanlarının araşdırılması, təsvirlərin ümumi tanınma metodlarının tədqiq edilməsi, insan sifətinin tanınması üçün sifətin antropometrik nöqtələrinin, antropometrik nöqtələrə əsaslanan insan sifətinin həndəsi xarakteristikalarının avtomatik təyin edilməsi , onların bazaya əlavə edilməsi və bunlar əsasında verilənlər bazasının təşkil edilməsi, tanınmanın effektli olması üçün fərdi alqoritmlərin işlənməsi və bunların riyazi əsaslarının hazırlanması, biometrik sistem –“Tanınma” təsvirlər bazası idarəetmə sisteminin yaradılması məsələsindən bəhs edilmişdir.

Problemin aktuallığı aşağıdakı faktorlarla təyin olunur. Praktiki əhəmiyyət kəsb edən müasir metod və alqoritmlərin köməyi ilə təsvirlərin işlənməsinin avtomatlaşdırılması , insanın üz cizgilərinə uyğun gələn təsvirin verilənlər bazasından operativ şəkildə tanınması, həmin insan haqqında ona məxsus olan digər informasiyaların tapılması və s[4].

İnsan sifətinin təsvirə görə tanınması üçün yaradılmış “Tanınma” təsvirlər bazası idarəetmə sistemi üçün girişdə insanın şəkli verilir, çıxışda isə sistem təklif olunan insana oxşar olan namizədlərin siyahısını verir(şəkil 9). Sistem hər bir namizədə aid olan yazını (fərdi və həndəsi xarakteristikaları göstərən parametrlər yığımını və şəkilini ) ekrana çıxarır. Namizədlərin siyahısı müəyyən parametrlərə görə artma sırasına əsasən nizamlanmış olur[3].

Verilmiş obyektin, təsvirlərin tanınma metodlarından və təsvirlər bazasından istifadə etməklə tanınma alqoritmlərinin və proqram təminatının yaradılması.

Təsvirlər bazasının idarə olunmasının və işlənməsinin effektivliyinin yüksəldilməsi. Obyektlərin tanınması üzrə yaradılan proqram təminatının müxtəlif sahələrə (iqtisadiyyat, gömrük, nəqliyyat, hərbi sahə və s. ) tətbiqi.

Hal-hazırda müxtəlif təyinatlı tanınma sistemləri inkişaf edərək geniş vüsət alır və elmin elə bir sahəsi yoxdur ki orada belə sistemlərdən istifadə olunmasın və yaxud yaxın dövrlərdə istifadə ediləcəyi nəzərdə tutulmasın. O cümlədən insan sifətinin təsvirlərinin tanınması üçün də müxtəlif sistemlər yaradılıb və hal-hazırda daha müasir sistemlər işlənməkdədir.

Tanınma sistemlərinin layihələndirilməsi mürəkkəb mərhələli prosesdir və realizasiyası layihələnən sistemin mürəkkəb riyazi və fiziki-riyazi modelləri ilə müşayiət olunur. 1-ci mərhələ ilkin(aprior) mərhələ adlanır. Onun əsasında sinfin aprior əlifbası və əlamətlərin aprior lüğəti təşkil olunur. Əlamətlər dilində sinfin təsviri aprior əlamətlər fəzasında sinfin ən yaxşı sərhədini tapmağa imkan verir. Tanınma alqoritmini seçdikdən sonra əsas məsələnin həllinə keçmək olar.

Belə məsələlərin həlli üçün insan, eyni zamanda 10-12 milyard neyron daxil olmaqla öz beyninin resurslarından geniş şəkilildə istifadə edir. Bunun sayəsində insanlar anında bir-birini tanıyır, böyük sürətlə mətnləri oxuya bilir, küçədə hərəkətin gur olduğu yerdə avtomobili idarə edə bilir və s[5].

İstənilən surətin və yaxud obyektin tanınması onun fərqli əlamətlərinə əsaslanır. Tanınma üçün insanın sifətinin əlamətlərinin seçimi təcrübi sınaqlara əsaslanır. Çoxlu məsələlərin avtomatlaşdırılmasında tanınma üçün fərqləndirici əlamət kimi informativ informasiyadan istifadə etmək çətindir. Başqa sözlə desək təsnifat və tanınmanın effektivliyi üçün hansı əlamətlərdən istifadə edilməsi çox mürəkkəb məsələdir. Böyük sayda əlamətlərdən istifadə edilməsi hesablama məsrəflərinin artmasına və tanınmanın keyfiyyətinin aşağı düşməsinə səbəb olur. Bu da əlavə olaraq əlamətlərin seçilməsindən asılı olaraq tanınmanın məhdud sayda surətlərə tətbiq olunmasına gətirib çıxır. Yuxarıdakı deyilənlərdən belə nəticəyə gəlmək olar ki izafi yığımın n əlamətlərini, n_i əlamətlərinə qədər azaltmaq lazımdır ki bunun da nəticəsində tanınma zamanı surətin K siniflərindən birinə aid olması prosesi sürətlənsin. Ən yaxşı əlamətlərin seçimi üçün təklif olunmuş bir neçə əsas yanaşmaları göstərmək olar. Onların içərisində baxılan sinfin entropiyasının (xaos şəkilli nizamlanmamış informasiya sistemi) minimallaşdırılması, funksiyanın əlamətlərinin ardıcıl aproksimasiyasını(başlanğıc qiymətləri yaxın olan bir riyazi obyektin digəri ilə əvəz edilməsi) və s. göstərmək olar. Yuxarıda göstərilən yanaşmaların mənfi cəhəti onların böyük hesablamalarının olmasıdır[6].

İnsanın fərqləndirici xüsusiyyətlərindən biri onun tanış obyektləri, insanın əşyalarını və insanların təsvirlərə görə tez tanımasıdır. İnsanlarda ətraf mühitin tanınması uşaq yaşlarından baş verir. İnsanlar səslərinə görə, iylərinə görə, sifətlərinin temperaturuna görə, geyimlərinə, yerişlərinə görə və s. əlamətlərə görə bir-birindən fərqlənirlər. İnsan sifətinin təsviri fərdi identifikasiya üçün etibarlı əlamət hesab olunur. İnsan sifəti, bizim sosial həyatımızın çoxlu aspektlərini tənzimləməyi bacaran əsas informasiyaya malikdir. Sifətin ifadəsi mühasibin emosional vəziyyəti və səs tonuna əsasən söhbətin nə barədə olmasını təyin etməyə imkan verir.

İstənilən surətin və istənilən obyektin tanınması onun fərqli əlamətlərinə əsaslanır. Tanınma zamanı əlamətlərin yığımının seçimi təcrübi sınaqlara əsaslanır. Bir çox məsələlərin avtomatlaşdırılması prosesində tanınmanın fərqləndirici cəhəti üçün informativ əlamətlərdən istifadə etmək çətin olur. İnsanın hansı əlamətlərindən istifadə edilməsi və onların effektivliyi çox çətin məsələdir.

Qeyd etdiyimiz kimi insan sifətinin üz əlamətlərinin tanınması üçün çoxlu tanınma metodları vardır. Onlardan bəzilərini nəzərdən keçirək, müsbət və mənfi cəhətlərini müqayisə edək.

1.