Tasvirni tanib olishga qanday oʻrgatilgan. Kompyuter tasvirni odamlardan juda boshqacha koʻradi va qayta ishlaydi.
Kompyuter uchun tasvir shunchaki piksellar toʻplamidir - vektor tasvir yoki rastr
sifatida. Rastrli tasvirlarda har bir piksel panjara shaklida, vektor tasvirda esa turli
rangdagi koʻpburchaklar shaklida joylashtirilgan.
Ma’lumotlarni tashkil qilish jarayonida har bir tasvir toifalarga boʻlinadi va
jismoniy xususiyatlar chiqariladi. Nihoyat, geometrik kodlash tasvirlarni
tavsiflovchi teglarga aylantiriladi. Ushbu bosqich - tasvirlarni yigʻish, tartibga
solish, etiketlash va izohlash - kompyuter koʻrish modellarining ishlashi uchun juda
muhimdir.
Chuqur oʻrganish ma’lumotlar toʻplami aniq ishlab chiqilgandan soʻng,
tasvir tanib olish algoritmlari tasvirlardan naqsh chizish ustida ishlash.
Yuzni tanish: AI insonning yuz xususiyatlarini xaritalash va ularni chuqur oʻrganish
ma’lumotlar bazasidagi tasvirlar bilan taqqoslash orqali yuzlarni tanib olishga
oʻrgatilgan.
Ob’ektni aniqlash: Tasvirni aniqlash texnologiyasi tasvirning tanlangan qismidagi qiziq
ob'ektlarni aniqlashga yordam beradi. Vizual qidiruv birinchi navbatda tasvirdagi
ob'ektlarni aniqlash va ularni Internetdagi tasvirlar bilan solishtirish orqali ishlaydi.
Matnni aniqlash: Tasvirni aniqlash tizimi, shuningdek, tasvirlardan matnni aniqlash va optik
belgilarni aniqlash yordamida uni mashinada oʻqiladigan formatga aylantirishga
yordam beradi.
Tasvirni aniqlash tizimi jarayoni. Quyidagi uchta qadam qaysi tasvirning fonini tashkil qiladi tan olish ishlari.
1-jarayon: Ma’lumotlar toʻplamini oʻrgatish
Tasvirni aniqlashning butun tizimi rasmlar, tasvirlar, videolar va
boshqalardan iborat oʻquv ma’lumotlaridan boshlanadi. Keyin neyron tarmoqlar
naqshlarni chizish va hislarni yaratish uchun oʻquv ma’lumotlariga muhtoj.
2-jarayon: Neyron tarmogʻini oʻrgatish
Ma’lumotlar toʻplami ishlab chiqilgandan soʻng, ular neyron tarmoq
algoritmiga kiritiladi. Bu tasvirni aniqlash vositasini ishlab chiqish uchun asos boʻlib
xizmat qiladi. a yordamida tasvirni aniqlash algoritmi neyron tarmoqlarga tasvirlar
sinflarini tanib olish imkonini beradi.
3-jarayon: Sinov
Tasvirni aniqlash modeli sinovdan oʻtgandek yaxshi. Shuning uchun, oʻquv
ma’lumotlar toʻplamida mavjud boʻlmagan tasvirlar yordamida modelning
77 ishlashini sinab koʻrish muhimdir. Ma’lumotlar toʻplamining taxminan 80% dan
foydalanish har doim oqilona namunaviy trening qolganlari esa 20% model
sinovlarida. Modelning ishlashi aniqlik, bashorat qilish va foydalanish qulayligi
asosida oʻlchanadi.
