|
Bakalavr bitiruv ishi
|
| bet | 12/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovGeometrik Yondashuv
Bu usul yuzning geometrik xususiyatlarini, masalan, ko'zlar orasidagi masofa, burun va og'izning joylashuvi kabi nuqtalarni o'lchaydi. Geometrik xususiyatlarni vektorlar shaklida ifodalab, ularni ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlar bilan solishtirish orqali identifikatsiya amalga oshiriladi. Ushbu usul oddiy va tez ishlaydi, ammo yuz ifodalarining o'zgarishi yoki turli burchaklardan olingan tasvirlar bilan ishlashda kam samarali bo'lishi mumkin.
Holistik Yondashuv
Holistik yondashuv yuzning to'liq tasvirini o'rganishga asoslangan. Bu usulda asosan yuzning asosiy xususiyatlari emas, balki umumiy tasvir tahlil qilinadi. Principal Component Analysis (PCA) va Linear Discriminant Analysis (LDA) kabi usullar bu yondashuvda keng qo'llaniladi. Holistik usullar, ayniqsa, yuz ifodasi va boshqaruv burchaklarining o'zgarishiga chidamliroqdir.
Lokal Xususiyatlarga Asoslangan Usullar
Bu texnologiyalar yuzning ma'lum bir qismlarini, masalan, ko'zlar, og'iz, burun kabi lokal xususiyatlarni alohida o'rganadi. Local Binary Patterns (LBP), Gabor filtrlari va Histogram of Oriented Gradients (HOG) kabi usullar bu guruhga kiradi. Ular yuz ifodasining o'zgarishlariga va yoritish muammolariga nisbatan yaxshi chidamlilik ko'rsatadi.
Deep Learning Yondashuvlari
Deep learning texnologiyalari, ayniqsa Convolutional Neural Networks (CNN) so'nggi yillarda yuzni tanib olishda eng samarali yondashuvlardan biri sifatida tan olingan. CNN yuzning xususiyatlarini avtomatik tarzda aniqlaydi va ularga asoslangan keng qamrovli tizimlar yaratish imkonini beradi. Ushbu usul nafaqat yuzning lokal xususiyatlarini, balki ularning o'zaro bog'liqligini ham inobatga oladi, bu esa juda yuqori aniqlilik darajasini ta'minlaydi.
3D Yuzni Tanib Olish
3D yuzni tanib olish texnologiyalari yuzning uch o'lchamli modelini quradi, bu esa yorug'lik va burchak o'zgarishlariga nisbatan yanada yaxshi chidamlilikni ta'minlaydi. 3D skanerlar yordamida yuzning aniq geometrik tuzilishini o'rganish mumkin, bu esa yanada ishonchli identifikatsiya imkonini beradi.
Har bir usulning o'z afzalliklari va kamchiliklari mavjud, va ko'pincha samarali identifikatsiya tizimi uchun bir nechta yondashuvlar kombinatsiyasi qo'llaniladi. Bu kombinatsiyalar yuzni tanish tizimlarining umumiy samaradorligini oshirishga yordam beradi, ayniqsa turli xil muhit sharoitlarida va turli xil maqsadlar uchun.
|
| |
