O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY VA O’RTA MAXSUS TA`LIM VAZIRLIGI
NAMANGAN MUHANDISLIK-QURILISH INSTITUTI
MAGISTRATURA BO’LIMI
«
INFORMATIKA VA AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
»
KAFEDRASI
5А330201–Kompyuter tizimilari va ularning dasturiy ta’minoti mutaxassisligi
7M-KTUDT-21- guruh magistranti
Parpiyev Sanjarbekning
‹‹RAQAM TASVIRLARNI TANIB OLISH USULLARI›› fanidan
Mustaqil ish №1
Namangan-2022 y
Mavzu: Kompyuterli ko’rish (Computer Vision) ning asosiy masalalari.
Reja:
1. Ko'rishning qiyin muammosi.
2. Robototexnika sohasida qo'llanilishi.
3. Haydovchiga yordam tizimlari.
4. Mobil ilovalar.
Ko'rishning qiyin muammosi
Avtomatik teoremalarni isbotlash va aql o'yinlari kabi vazifalar bilan bir
qatorda, sun'iy intellekt sohasida birinchilardan bo'lib kompyuter ko'rishga qiziqish
paydo bo'ldi. Hatto birinchi sun'iy neyron tarmog'i - perseptronning arxitekturasi
ham ko'zning to'r pardasi bilan o'xshashlik asosida Frenk Rozenblat tomonidan taklif
qilingan va uni o'rganish xarakter tasvirini tanib olish muammosi misolida amalga
oshirilgan.
Ko'rish muammosining ahamiyati hech qachon shubhalanmagan, lekin ayni
paytda uning murakkabligi sezilarli darajada kam baholangan. Misol uchun, 1966
yilda sun'iy intellekt sohasining asoschilaridan biri Marvin Minski hatto sun'iy
ko'rish muammosini o'zi hal qilmoqchi emas edi, lekin bir talabaga keyingi yozda
buni qilishni buyurgan edi [1], o'zining eksponentligi bilan afsonaviy bo'ldi. Shu
bilan birga, shaxmat bo'yicha grossmeyster darajasida o'ynaydigan dasturni yaratish
uchun ko'proq vaqt ajratildi. Biroq, endi aniq bo'ldiki, shaxmatda odamni mag'lub
etadigan dastur yaratish, shaxmat donalarini ixtiyoriy haqiqiy doskada oddiygina
qayta joylashtira oladigan kompyuter ko'rish quyi tizimiga ega adaptiv boshqaruv
tizimini yaratishdan ko'ra osonroqdir.
Kompyuterni ko'rish sohasidagi taraqqiyot ikki omil bilan belgilanadi:
nazariya, usullarning rivojlanishi va texnik vositalarning rivojlanishi. Uzoq vaqt
davomida nazariya va akademik tadqiqotlar kompyuter ko'rish tizimlaridan amaliy
foydalanish imkoniyatlaridan ustun keldi. Nazariya rivojlanishining bir qancha
bosqichlarini shartli ravishda ajratib ko‘rsatish mumkin.
1970-yillarga kelib, tasvirni qayta ishlash sohasidagi asosiy kontseptual
apparat shakllandi, bu ko'rish muammolarini o'rganish uchun asosdir. Mashinada
ko'rish uchun xos bo'lgan asosiy vazifalar ham aniqlandi, ular sahnaning fizik
parametrlarini (diapazon, harakat tezligi, yuzalarni aks ettirish va boshqalar)
tasvirlardan baholash bilan bog'liq, garchi bu vazifalarning bir qatori hali ham juda
aniq ko'rib chiqilgan. "o'yinchoq kublar olami" uchun soddalashtirilgan formula.
80-yillarga kelib, ularni tahlil qilish usullarida tasvirni ifodalash darajalari
nazariyasi shakllandi. Devid Marrning "Vision" kitobi. Vizual tasvirlarni aks ettirish
va qayta ishlashni o'rganishga axborot yondashuvi.
1990-yillarga
kelib,
mashinani
ko'rishning
asosiy,
hozir
klassik
muammolarini hal qilish bo'yicha tizimli yondashuvlar g'oyasi shakllandi.
90-yillarning oʻrtalaridan boshlab har xil tabiiy sharoitlarda ishlashga
moʻljallangan yirik kompyuter koʻrish tizimlarini yaratish va oʻrganishga oʻtish
boshlandi.
Mashinani o'rganish tamoyillari asosida tasvirni aniqlash va kompyuterda ko'rish
tizimlarida tasvir tasvirlarini avtomatik ravishda yaratish usullarini ishlab
chiqishning hozirgi bosqichi eng qiziqarli.
Shu bilan birga, ilovalar hisoblash resurslari bilan cheklangan edi. Haqiqatan
ham, eng oddiy tasvirni qayta ishlashni amalga oshirish uchun siz uning barcha
piksellarini kamida bir marta (va odatda bir necha marta) ko'rishingiz kerak. Buni
amalga oshirish uchun siz soniyada kamida yuz minglab operatsiyalarni
bajarishingiz kerak, bu uzoq vaqt davomida imkonsiz edi va soddalashtirishni talab
qildi.
Masalan, sanoatda detallarni avtomatik tanib olish uchun ob'ektni fondan
ajratish zaruratini bartaraf etadigan yoki harakatlanuvchi ob'ektni maxsus yoritgichli
fotodiodlar chizig'i bilan skanerlash uchun qora konveyerdan foydalanish mumkin.
signalni shakllantirish axborotni tahlil qilishning murakkab usullaridan
foydalanmasdan tanib olish uchun o'zgarmas xususiyatlarni tanlashni ta'minladi.
Maqsadlarni kuzatish va tanib olish uchun optoelektronik tizimlarda "apparat" ga
izchil filtrlashni amalga oshirishga imkon beruvchi jismoniy stencillar ishlatilgan.
Ushbu yechimlarning ba'zilari muhandislik nuqtai nazaridan juda aqlli edi, lekin
faqat apriori noaniqlik darajasi past bo'lgan muammolarga taalluqli edi va shuning
uchun, xususan, yangi muammolarni hal qilish qobiliyati past edi.
1970-yillarda tasvirni qayta ishlashda optik hisob-kitoblarga bo‘lgan qiziqish
cho‘qqisiga ham erishganligi ajablanarli emas. Ular cheklangan o'zgarmaslik
xususiyatlariga ega, ammo juda samarali usulda (asosan korrelyatsion) usullarning
kichik to'plamini amalga oshirishga imkon berdi.
Asta-sekin, protsessor ishlashining o'sishi (shuningdek, raqamli video
kameralarning rivojlanishi) tufayli vaziyat o'zgardi. Oqilona vaqt ichida foydali
tasvirni qayta ishlash uchun zarur bo'lgan ishlash chegarasini buzish kompyuterni
ko'rish ilovalarining ko'chkisi uchun yo'l ochdi. Biroq, darhol ta'kidlash kerakki, bu
o'tish bir zumda bo'lmagan va hozirgi kungacha davom etmoqda.
Avvalo, umumiy qo'llaniladigan tasvirni qayta ishlash algoritmlari maxsus
protsessorlar uchun mavjud bo'ldi - raqamli signal protsessorlari (DSP) va
maydonda dasturlashtiriladigan mantiqiy integral mikrosxemalar (FPGA), ular tez-
tez bo'linadi va bortda va sanoat tizimlarida hali ham keng qo'llaniladi.
Biroq, kompyuterni ko'rish usullari haqiqatan ham o'n yil oldin, shaxsiy va
mobil kompyuterlarda protsessorning tegishli darajasiga erishish bilan keng
qo'llanilgan. Shunday qilib, kompyuter ko'rish tizimlarini amaliy qo'llash nuqtai
nazaridan bir qator bosqichlar o'tdi: aniq vazifalarni individual hal qilish bosqichi
(ham apparat, ham algoritmlar nuqtai nazaridan); maxsus protsessorlar, maxsus
tasvirlash tizimlari va past aprior noaniqlik sharoitida ishlashga mo'ljallangan
algoritmlardan foydalangan holda professional sohalarda (ayniqsa sanoat va
mudofaada) qo'llash bosqichi, ammo bu echimlar masshtabni kengaytirishga imkon
berdi; va ommaviy qo'llash bosqichi.
Ko'rib
turganingizdek,
mashinani
ko'rish
tizimi
quyidagi
asosiy
komponentlarni o'z ichiga oladi:
tasvirlash quyi tizimi (uning o'zi ob'ektiv va CCD yoki CMOS sensori kabi turli
komponentlarni o'z ichiga olishi mumkin);
kalkulyator;
umumiy maqsadli protsessorlardagi dasturiy ta'minotda, kalkulyator tuzilishidagi
apparatda va hatto tasvirlash quyi tizimidagi apparat vositalarida amalga oshirilishi
mumkin bo'lgan tasvirni tahlil qilish algoritmlari.
Eng keng tarqalgan foydalanishga standart kameralar va kompyuterlarni
dastlabki ikkita komponent sifatida ishlatadigan mashinaviy ko'rish tizimlari
erishiladi ("Kompyuterni ko'rish" atamasi bunday tizimlar uchun ko'proq mos
keladi, garchi mashinani ko'rish va kompyuterni ko'rish tushunchalari o'rtasida aniq
ajratish yo'q. ). Biroq, tabiiyki, boshqa mashinani ko'rish tizimlari muhim emas. Bu
tasvirlashning "nostandart" usullarini tanlash (shu jumladan ko'rinadigan, kogerent
nurlanish, tizimli yoritish, giperspektral qurilmalar, parvoz vaqti, ko'p yo'nalishli va
yuqori tezlikda kameralar, teleskoplar va mikroskoplar va boshqalardan tashqari
spektral diapazonlardan foydalanish). .) bu mashinani ko'rish tizimlarining
imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytiradi. Mashina ko'rish tizimlari algoritmik
ta'minot imkoniyatlari bo'yicha inson ko'rishdan sezilarli darajada past bo'lsa-da,
ular kuzatilayotgan ob'ektlar haqida ma'lumot olish imkoniyatlari jihatidan sezilarli
darajada ustundir. Biroq, tasvirni shakllantirish masalalari mustaqil sohani tashkil
etadi va turli xil sensorlar yordamida olingan tasvirlar bilan ishlash usullari juda
xilma-xil bo'lib, ularni ko'rib chiqish ushbu maqola doirasidan tashqarida. Shu
munosabat bilan biz an'anaviy kameralar yordamida kompyuter ko'rish tizimlarini
ko'rib chiqish bilan cheklanamiz.
| 