|
Namangan Institute of Engineering and Technology nammti uz
Pdf ko'rish
|
| bet | 534/693 | | Sana | 13.05.2024 | | Hajmi | 15,56 Mb. | | #228860 |
Bog'liq ТўпламSegmentatsiyalash. Qismlarga ajratish yaъni segmentatsiyalash shunday jarayonki bu
jarayonda tasvirning tarkibiy qismlari aniqlanadi. Agar matnga qo'llaydigan bo'lsak
segmentatsiyalash bu belgilar va so'zlarni yakkalab qo'yishdir. Ko'pchilik tanib olish algoritmlari
so'zlarni ajratilgan belgilarga bo'ladi va ular alohida - alohida tanib olinadi. Odatda
segmentatsiyalash har bir bog'langan komponentni yakkalash orqali bajariladi, bu esa uzilmagan
bitta qora soha degani.
Belgilarni ajratib olish. Belgilarni ajratib olishdan maqsad simvollarning muhim belgilarini
qayd qilib qo'yish bo'ladi, va u odatda bu namunalarni tanishdagi eng qiyin muammolardan biri deb
qabul qilinadi. Bunda simvolga tegili belgilar to'plami tuzib chiqiladi. Keyin belgilarning diapazoni
aniqlanadi. Moslikni tekshirishda muhimroq belgilarga yuqoriroq baho beriladi.
Tanib olish. Matnlarni tanib olish bosqichida ko'pincha neyron to'rlari ishlatiladi. Neyron
to'rlarni boshqa to'rli modellarga taqqoslaganda ichki bog'lanishga ega bo'lgan ko'plab elementlar
qatlamidan iboratligi bilan ustunligi seziladi. Belgilar vektori bu to'rda kiruvchi qatlam hisoblanadi.
Qatlamning har bir elementi bu kiruvchi parametrning umumiy muhimlik darajasini hisoblaydi va
buni chiziqli bo'lmagan funktsiyalar orqali chiquvchi natijaga aylantiradi.
"O'rgatish" jarayoni davomida har bir aъloqaning muhimligi toki talab qilingan chiquvchi natija
olinmagunicha o'zgartirilib boriladi. Matnlarni tanib olishdagi neyron to'rlarning kamchiligi bu
undagi bashoratlash va umumiylikning chegaralanganligidir, ustunligi esa ularning moslashuvchanlik
tabiatidir deyish mumkin.
Xulosa. Bu risolada biz matnli ma’lumotlarni tanib olish texnologiyalari borasida so'z yuritdik.
Bir nechta real misollarni ko'rdik. Guvohi bo'lganimizdek o'zbek tilida bu sohada qilinishi lozim
|
| |
