CC BY
14Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
SUNIY INTELLEKT USULLARI YORDAMIDA TASVIRDAN SHAXSNING YUZ TASVIRI JOYLASHGAN SOHASINI TOPISH ALGORITMLARI
Nurjanov Furqatbek Reyimberganovich,
O'zbekiston Respublikasi Qurolli Kuchlari Akademiyasi
t.f.f.d.(PhD), dotsent, [email protected]
Annotatsiya Ushbu maqolada sun'iy intellekt usullari yordamida tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohasini topishning nazariy va amaliy jihatdan olib borilgan ilmiy tadqiqot hulosalari o'rganilib chiqilgan. Bunda yuz tasviri joylashgan sohani topishning matematik hisoblash algoritmlari asosida shaxsni tanib olish va identifikatsiyalash jarayoniga tayyorlash bosqichlari ko'rib chiqiladi. Shuningdek ko'rib chiqilgan usul va algoritmlarning samaradorlik ko'rsatkichlari hamda avzalliklari bo'yicha bir necha yechimlar taklif etilgan.
II Kalit so'zlar: tasvirlar, yuz tasviri, usul va algoritmlar, identifikatsiyalash, sun'iy intellekt.
Kirish. Hozirgi kunda jahonda sun'iy intellekt asosida yaratilgan tizimlarga bo'lgan talablar keskin ortib bormoqda. Buning asosiy sabablaridan biri sifatida ilm - fan rivojlanish jarayonida yanada murakkab obyektlarni o'rganishga alohida e'tibor qaratilmoqda. Bunda sun'iy intellekt sohasidagi eng jadal rivojlanayotgan yo'nalishlardan biri bu shaxsning biometrik xususiyatlariga asoslangan yuz tasviriga ko'ra shaxsni identifikatsiyalash sohasidir. Buning natijasida soha yo'nalishiga sun'iy intellekt usullarini qo'llash asosida shaxsning biometrik tizimlari ko'lami yildan-yilga kengayib borayotgani bilan bog'liq. Shuningdek bugungi kunda ko'plab rivojlangan mamlakatlar yuz tasviriga ko'ra shaxsni identifikatsiyalash sohasida faol ilmiy tadqiqotlar olib bormoqda. Jumladan, AQSH, Germaniya, Rossiya Federatsiyasi, Xitoy, Yaponiya, Angliya, Janubiy Koreya va boshqa davlatlarda tasvirlarga ishlov berish, tasvirdagi belgilarni ajratish va mashinali o'qitish modellaridan foydalanib, shaxsni identifikatsiyalash tizimlarini ishlab chiqishning nazariy va amaliy masalalarini echish katta ahamiyat kasb etmoqda.
Shuningdek, Respublikamizda mazkur yo'nalishda shaxsning biometrik tizimlari asosida (yuz, quloq chanog'i, barmoq izlari, ko'z korachig'i, kaft, yurish uslubi, ovoz tovushi) shaxsni identifikatsiyalashning avtomatlashtirilgan tizimlarini yaratish va amaliyotga keng tatbiq etish chora-tadbirlarini ishlab chiqishga alohida e'tibor
qaratilmoqda. Bu keltirilgan ma'lumotlar tahlili asosida sun'iy intellekt usullarini qo'llagan holda, yuz tasvirga dastlabki ishlov berish, qayta ishlash, saqlash va shaxsni tanib olish va identifilatsiyalash tizimlari alohida o'rin egallaydi. Shuning uchun ham, sun'iy intellekt yordamida tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohasini topishning usul va algoritmlari hamda talablarini ishlab chiqish asosiy vazifalardan biri hisoblanadi [1]. Buning natijasida shaxsni identifikatsiyalashning ilmiy yo'nalishlaridan biri biometrik texnologiyalar sohasida olib borilgan tadqiqotlar tahlili shuni ko'rsatdiki, sun'iy intellekt usullari yordamida shaxsni tanib olish va identifikatsiyalashning avtomatlashtirilgan tizimlarini yaratishda vujudga keladigan muammolar hozirgi kungacha etarli darajada o'rganilmagan. Buning uchun, sun'iy intellekt sohasidagi dolzarb masalalarni tahlil etish hamda barqaror rivojlanishni ta'minlash maqsadida tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohasini topish tizimini raqamlashtirish va identifikatsiyalash jarayoniga tayyorlash bosqichlarini ishlab chiqish va takomillashtirish zarur hisoblanadi.
Adabiyotlar tahlili va metodologiya. Ushbu maqolani yozishda bir qancha mavzuga oid adabiyotlar, ilmiy maqolalar hamda shu sohada ilmiy maktablar yaratgan olimlarning ilmiy tadqiqotlari o'rganib chiqilgan. Asosan so'ngi yillarda sun'iy intellekt tizimlarni takomillashtirish, intellektual tizimlarni tadqiq qilish, timsollarni tanib olish,
54
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
tasvirlarga ishlov berish, tasvirdagi belgilarini ajratish va shaxsni identifikatsiyalashning usul va algoritmlarini ishlab chiqishni takomillashtirish masalalari hamda ularning amaliy qo'llanilishida M.M.Kamilov, Sh.X.Fozilov, X.N.Zaynidinov, U.R. Xamdamov, N.S. Mamatov, S.S.Radjabov, F.T.Adilova, A.X.Nishanov, S.S.Sodiqov, N.A.Ignatev, N.M.Mirzaev va boshqalarning ilmiy ishlari e'tirofga sazovordir. Ularni orasida shaxsning biometrik tizimlari asosida tasvirga dastlabki ishlov berish, timsollarni tanib olish va identifikatsiyalash jarayonlarini tadqiq qilishda Sh.X.Fozilov, S.S.Radjabov, E.M.Urinov, Sh.Sh.Abdullaevlarning "Rangli tasvirdan yuz sohasini aniqlash algoritmlari", X.N.Zaynidinov, F.R.Nurjanovlarning "Shaxs yuzini identifikatsiyalashda piksel va tasvir belgilarini joylashuvi", N.S. Mamatov, N.D.
Nuritdinovichlarning "Sun'iy intellek usullaridan foydalangan holda tasvirlarga ishlov berish va algoritmlash usullari" va F.R.Nurjanovlarning "Method and algorithm for identifying the parameters of the image face person" maqolalari tadqiqot sifatida o'rganilib, mavzuga doir muhim masalalar belgilab olindi. Buning uchun quyidagi ta'riflarni berib o'tamiz [2]:
1-ta'rif. Tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohani topish - bu, berilgan tasvirdan yuzni joylashgan sohasini aniqlash, belgilash, ajratib olish, koordinata va nuqtalarini hisoblash jarayonlarini sun'iy intellektning neyron tarmoq va mashinali o'qitish usullardan foydalanishni o'z ichiga oladigan tizim hisoblanadi.
2-ta'rif. Sun'iy intellekt - bu insonning kognitiv funktsiyalarini taqlid qilish (shu jumladan o'z-o'zini o'rganish va oldindan belgilangan algoritmsiz echimlarni izlash) va hech bo'lmaganda shaxsning intellektual faoliyati natijalari bilan taqqoslanadigan aniq vazifalarni bajarishda natijalarga erishish imkonini beradigan texnologik echimlar to'plami hisoblanadi.
Asosan keltirilgan ta'riflardan sun'iy intellekt yo'rdamida tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohani topish uchun ko'p usullar mavjudligi inobatga olinib, qiyidagi usullarning ba'zilarini ko'rib
chiqamiz. Bular Haara kaskadlariga asoslangan usullar, Chuqur o'rganishga asoslangan usullar, Rekurent neyron tarmoqlardan foydalanish usullari va tasvirni segmentatsiyalashga asoslangan usullarini har birini sharhlab ularning avzalliklari va kamchiliklari natijalari tadqiq qilindi. Bular quyidagilar:
1. Haara kaskadlariga asoslangan usul.
• Ushbu usul tasvirlardagi yuzlarni aniqlash uchun Haar belgilaridan foydalanishga asoslangan.
• Ushbu usulni qo'llash qat'iy o'lchamli oyna yordamida tasvirni skanerlash va unga oynada yuz mavjudligini aniqlaydigan klassifikatorni qo'llashni o'z ichiga oladi.
• Bu usul klassik bo'lib, nisbatan soddaligi va yuqori tezligi tufayli bugungi kunda ham keng qo'llaniladi.
2. Chuqur o'rganishga asoslangan usul.
• Chuqur o'rganish, ayniqsa konvolyutsion neyron tarmoqlari (KNN) yuzni aniqlash sohasida muhim vositaga aylandi.
• Chuqur o'rganishga asoslangan usullar odatda yuzlarni aniqlash va tasniflash va yuzni o'z ichiga olgan tasvir maydonini topish uchun ishlatiladi.
• Konvolyutsion neyron tarmoqlar tasvirlardan belgilarni avtomatik ravishda ajratib olishga qodir, bu ularni tasvirdagi yuz maydonini topishda samarali qiladi.
3. Yuz tasvirni segmentatsiyalash usullari.
• Tasvirlarni segmentatsiyalash usullari tasvirlardagi yuz obyektlarini aniqlash va ularni alohida hududlarga bo'lish imkonini beradi.
• Segmentatsiya yuz tasvirining hududini topish uchun yuzlar bo'lish ehtimoli yuqori bo'lgan hududlarni ajratib ko'rsatish orqali qo'llanilishi mumkin.
4. Etalonlar usuli.
• Bir yoki bir nechta standart yuz tasvirlar (etalonlar) tanlanadi va tayyorlanadi.
55
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
Etalonlar, ma'lumotlarni aniqlashda qo'llaniladigan standart
ma'lumotlardir.
• Tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohani yuz tasvirlar etalonlar bilan solishtiriladi. Bu solishtirish jarayonida masofalar, ranglar, geometrik shakllar va boshqa xususiyatlarni qo'llab-quvvatlaydi [3]. Bu usulning afzalligi, ancha sodda va hisoblashlar soni kamligidir va obyektni sinflashtirishda yahshi natijalarini ta'minlaydi. 5. Lokalizatsiya va aniqlash usuli.
• R-CNN algoritmi obyektlarni lokalizatsiya qiladi va tanib olish natijalarini beradi. Tasvirning asl turiga qaytib, obyektlarning joylashuvi va turini belgilash bilan birlikda chiqarish natijalarni beradi.
Natijalar. Bular sun'iy intellekt yordamida shaxsning yuzini tasvirlash maydonini topish uchun qo'llaniladigan usullardan faqat bir nechtasidir. Har bir usulning afzalliklari va kamchiliklari bor va ma'lum bir usulni tanlash dasturning o'ziga xos vazifasi va talablariga bog'liq bo'ladi. Ushbu guruhning barcha usullari, u yoki bu tarzda, yuzning xarakterli joylarini lokalizatsiya qiladi va ularga asoslanib, o'z algoritmini amalga oshiradi. Bunda kompyuter ko'rishida yuzni aniqlash masalasining ikki modifikatsiyasi mavjud: Bular quyidagilar:
- yuzni lokalizatsiya qilish;
- yuz harakatini kuzatib borish. Birinchidan, yuzni lokalizatsiya qilishni
aniqlashning soddalashtirilgan varianti hisoblanadi, chunki u tasvirda faqat bitta shaxsning mavjudligini bilishga tayanadi.
Ikkinchidan, yuz harakatini kuzatib borishda tasvirda yuzni aniqlash masalasi shaxs ko'zi uchun anchagina oson masaladir, biroq yuzni avtomatik aniqlash tizimini qurishga urinilganda quyidagi qiyinchiliklarga duch kelinadi:
- turli kishilarda yuz tashqi ko'rinishining kuchli darajada o'zgarishi yuzning kameraga nisbatan orientatsiyasining xattoki ozgina o'zgarishi ham yuz tasvirining jiddiy o'zgarishiga olib keladi;
- alohida o'ziga xos belgilarning (mo'ylov, soqol, ko'zoynak, ajinlar va hok.) mavjud bo'lishi mumkinligi avtomatik tanib olishni sezilarli darajada qiyinlashtiradi;
- yuz ifodasining o'zgarishi tasvirda yuzning qanday ko'rinshiga kuchli ta'sir qilishi mumkin;
- tasvirda yuzning bir qismi ko'rinmas (boshqa buyumlar bilan yopilgan) bo'lishi mumkin;
- suratga olish sharoitlari (yoritilganlik, kameraning rang muvozanati, tizim optikasi tufayli yuzaga keluvchi tasvirdagi buzilishlar,tasvir sifati) olinadigan yuz tasviriga sezilarli darajada ta'sir qiladi.
Bu borada yuzni aniqlash muammosi mavjud bo'lgan vaqt davomida fotosuratda yoki videooqimda yuz tasvirini ajratib olishga imkon beruvchi ko'pgina algoritmlar ishlab chiqilgan va tadqiq qilingan. Bu algoritmlardan har biri o'z afzalliklari va kamchiliklariga ega.
Sun'iy intellekt yordamida yuzni aniqlash masalasini hal qilish uchun ishlab chiqilgan algoritmlarning asosiy uch toifasi mavjud. Bular quyidagilar:
1. Empirik tanib olish usullari.
2. Shaxs yuz tasvirini modellashtirish usullari.
3. Hal qiluvchi qoida uchun hisoblash murakkabligi.
Algoritmlarning birinchi toifasi shaxsning yuzini tanib olish masalasini hal qilishdagi tajribasiga asoslanadi va bu tajribani shakllantirishga urinadi [3]. Bu yondashuvdan foydalanuvchi tadqiqotchilar shaxsning bu tasvirning yuz ekanligi yoki yo'qligi to'g'risida qaror chiqarish uchun asos bo'luvchi shartlar va belgilarni aniqlashga urinadilar. Bunda bir qator etalonlar shakllantiriladi va ularning mavjudligi hamda o'zaro muvofiqligi asosida avtomatik tizim tasvirda yuzning mavjudligi yoki yo'qligini aniqlay oladi. Bunday belgilarga quyidagilar kiradi:
- yuz teri rangining ma'lum tusga ega bo'ladi;
- yuz ko'pincha vertikal o'qqa nisbatan simmetrik bo'ladi;
- yuzda alohida belgilar (ko'zlar, burun, og'iz) mavjud;
56
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
o'lchamlarining qat'iy o'zaro joylashuviga ega
- yuz belgilari aniqlangan nisbatlariga va bo'ladi.
Algoritmlarning ikkinchi toifa usullari ishlab chiqilgan yuz tasvirini identifikatsiyalash yanada umumiyroq ma'noda - dekompozitsiyalash va agregirlash tizimlarining asosiy masalalaridan biri bo'lib, u biometrik texnologiyalar asosida hal qilinadi. Bunda yaqin o'n yil mobaynida kompyuterli ko'rishning muammolarini asosiy parametrlar bo'yicha tasvirdan yuz sohasini ajaratib olishning dekompozisiyalash tizimini hal qilishda foydalaniladigan usullarni takomillashtirishga erishildi va ular quyidagicha:
Obyektni aniqlash. Tasvirdagi obyektni aniqlash turli xil yordamchi tasvirlarni tanib olish va har bir tanilgan tasvir atrofida chegara qutisini chizishni o'z ichiga oladi.
Shaxs yuz tasvirini dekompozitsiyalash. Berilgan tasvirdan yuz sohasini belgilashni o'z ichiga oladi. Bu borda belgilab olingan yuz tasvirini dekompozitsiyalash uchun, yuzni sinflarga ajratish, beligilar bo'yicha ajratish va yuz qismini parametrlar bo'yicha ajratishda hamda shaxsni identifikatsiyalashda ishlab chiqilgan yuz tasvir to'plamidan shaxs yuz tasvirga eng mos keladigan parametrlarni solishtirish tizimini aniqlaydi.
Shaxs yuz tasvirini agregirlash. Yuz tasvirda mavjud bo'lgan obyektlarning chegarasini to'g'ri aniqlashni o'z ichiga oladi. Yuz tasviridagi agregirlash (yig'ish) barcha piksellarni biror xususiyati yoki belgisi bilan aniqlanadi (rang, yorqinlik, tekstura va x.k.).
Bu muammo kompyuter uchun qiyin, chunki u ko'rgan hamma narsani yuz tasvirini parametrlari va belgilari bo'yicha dekompozisiyalashni yuz tasviridagi bo'laklarga ajratish oqimini tashkil etadi quyidagi 1-rasmda keltirilgan.
v)
1- rasm.
dekompozitsiyalash
Shaxs
yuz
tasvirini
a) yuz tasvirini sohasini belgilash b) yuz tasvirini belgilar bo'yicha bo'laklarga ajratish v) yuz tasvirini parametrlari bo'yicha bo'laklarga ajratish.
Shuningdek 1-rasmda keltirilgan yuz tasvirini aniqlash parametrlari quyidagilar:
- tabiiy, tajovuzkor bo'lmagan yuzlardan foydalanish oson;
- yuzni aniqlash tizimi fotosuratlardagi aks etgan shaxs yuzini avtomatik ravishda tanlashi kerak;
- yuz tasvirini tanilishida yorug'lik, yuz ifodasi, to'siqlar, aksessuarlar va boshkalar. sezilarli darajada farq qilishi mumkin.
Ushbu uchunchi toifa hal qiluvchi qoida uchun hisoblash murakkabligi uchun sinflashtirish masalalarini echishga bo'lgan nazariy va amaliy matematik hisoblash jarayonlarga asoslanadi. Bunda yuzni aniqlash masalasi ikkita avvaldan belgilab berilgan yuz va yuz emas sinfga ega bo'lgan sinflashtirish masalasining xususiy holi sifatida
qaraladi. Faraz qilaylik, ikkita turli vaziyatli '
va (n?1 , ) koordinatali j -va l -sinflarga tegishli obyektlar uchun tasvir qiymatlari taqqoslansin.
57
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
i )p( У К, n2)/ ^ i )
Rj (y(«!,n2)) = ^
j = 0, L - !
K-1
P(У(П! , «2)
2 ruP(at )p(y(~!, ~2 ) / П, )
R( y(~i, ~2)) = ^
P(У(~! , ~2)
l = 0, L - !,
(1)
bu yerda Р^У ^^. Q sinfdagi tasodifiy
1Г
belgilar vektori - ning shartli ehtimollik zichligi, p(y) - shartli y vektorning shartsiz ehtimolligi. Agar
(«!,ni) = (~ ,~2) bo'lsa, ikkala formuladagi shartsiz ehtimollik qiymatlari bir xil bo'ladi. Aynan shu holat muayyan belgilar vektorida Bayes qoidasi klassifikatorini keyinchalik soddalashtirishga imkon beradi. Lekin lokallashtirish koordinatalari, vektorlar va shartsiz ehtimollik qiymatlari ham turlicha[4]. Biroq tasvirdan yuz obyektlarni aniqlash masalasi uchun nisbatan sezilarli soddalashgan ko'rinishni olish mumkin.
Masalaning qo'yilishi. Bizga yuz tasviri o'quv tanlanmasi berilgan bo'lsin:
r
x = U Xp
P=! ,
xk n Xj = 0, k * j, kj=!Г
X - p
bu erda p - chi sinf. r -tasvirning sinflar
soni.
•X,
(i = 1 mp )
pi
m„ ) m
= (xpi, X
pr-
X.
xP IG
)g Xp c Rp
p - p sinflashgan yuz tasvirlar obyektlari soni.
Quyidagicha belgilashni kiritib olamiz:
1 mp
Xp =
mp i=1
X Xpi, p=1,r
(2)
xr
p - Xr sinfdagi yuz tasvirning markazlashgan obyekti.
Etalonlar usuli. Etalon sifatida har bir yuz tasviri sinfining o'rtalashtirilgan obyekti qaralgan. Hal
qiluvchi qoidani qurishda
X,Xp ) :
X X p
p
foydalanamiz. Bu yerda p - Xr x esa noma'lum obyekt. Agar
min x, Xp ) = min x - x
p p =1, r
holda X G Xk bo'ladi. Agar
min x, xp ) = min
p p = 1, r
x" "(p = 1 r1 si
dan sinf etaloni,
x x k
bo'lsa, u
x x
p
x xk
x x l
k * l, k,l g {1, 2, ... , p} , ч MU
bo'lsa, noma'lum shaxs yuzi aniqlanmagan hisoblanadi. Bu usulning afzalligi, ancha sodda va hisoblashlar soni kamligidir
(hisoblashlar soni 2r - 1 dan oshmaydi).
Agar har bir sinf ichidagi yuz tasvirlar ellipsoidsimon shaklda joylashgan bo'lsa, etalonlar usuli orqali noma'lum shaxs yuzini aniqlash ehtimolligi yuqoriligi asosida algoritm ishlab chiqildi.
Algoritm ishlash ketma- ketligi quyidagicha:
x
1 -qadam. Berilgan qiymatlar: p - Xr sinf etalonip =1 r ; r sinflar soni; x - noma'lum obyekt.
2- qadam. Barcha p =1 r uchun
x, Xp ) =
X X ;
hisoblanadi.
3 -qadam.
4 -qadam.
k = 1
deb olamiz.
^(x, Xk ) =
X Xk
= min x, xp )
p deb olamiz.
Xk ) > X, Xk+1 )
shart
5 -qadam.
tekshiriladi.
6 -qadam. Agar 5 bajarilsa k = k +1 deb olinadi va 4 ga qaytiladi.
58
2
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
7- qadam.
^(х, Xk )=
X - Xk
= min x, Xp )
p
^(x, Xk )= x, Xp )
bo'lsa,
8- qadam. Agar masala echimga ega emas.
9- qadam. x G chiqish parametri.
10-qadam. Tamom.
Ushbu yuz tasvirlar sinfi ehtimollik funksiyasi noma'lum bo'lsa yoki tasodifiy qiymat qabul qilsa, ushbu algoritmdan foydalanish maqsadga muvofiq hisoblanadi [5]. Bu ko'pincha lokal anomaliyalarni tasvirda qidiruv olib borilganda, oldindan ma'lum emas hususiyatlar qidirilganda foydalanish kerak. Shu bilan birga, odatda tasvirning katta qismi (fon) identifikatsiyalash uchun mutlaqo aniq hususiyatlarga ega bo'lgan bir xil yuz tasvirlar ham bo'ladi.
Muhokama. Bunday nazariyada shakllangan aniqlash va lokallashtirish prosedurasi faqat anomal xatolar nuqtai nazaridan optimal bo'ladi: shaxs yuzi topildi yoki topilmadi. Tabiiyki, har bir obyekt uchun muayyan joylashuv aniqlanib, ma'lum sohaga olinadi va bu sohaning ixtiyoriy nuqtasida obyekt mavjud bo'lad. Bu sohadan tashqarida obyekt mavjud emas deb qaraladi. Soha o'lchamini foydalanilayotgan cho'qqi filtri o'lchamida kelib chiqib tanlash maqsadga muvofiq hisoblanadi.
O'lchamlar shunday bo'lishi kerakki, bunda aniqlash va lokallashtirish jarayonidan keyin ajratilgan sohada faqat birdan ortiq obyekt mavjud bo'lmasligi kerak. Bu jarayon 2-rasmda keltirilgan.
a)
b)
v)
2-rasm. Tasvirdan yuz sohasini aniqlash va lokallashtirish
a) berilgan tasvirdan yuzni belgilab olish. b) tasvirdan yuz sohasini ajratib olish v) (1), lokallashtirish sohasi (2) cho'qqi filtrining chiquvchi qiymati, (3) tasvir tekisligi (4) tasvirdan ajratilgan fon.
Demak, algoritmni joriy qilishda tasvirni bir marta aylanib chiqish bilan bir vaqtda ham aniqlash, ham lokallashtirish proseduralarini amalga oshirish mumkin. Shuningdek, turli sinflar uchun belgilar vektorining matematik kutilmalari bir xil bo'lgan holatlar uchun parametrlarini topish uchun algoritm taklif etildi. Bu borada tasvirda joylashgan yuz sohasini aniqlash va ajratib olishning ko'rsatilgan kamchiliklarga ega bo'lmagan algoritmini ishlab chiqish zaruriyatini yuzaga keltirdi [6]. Tadqiqotlar natijasida tasvirdan yuz sohasini ajratib olish uchun algoritm taklif etildi va u quyidagi qadamlarda amalga oshirildi.
1- qadam. Berilgan RGB ko'rinishidagi rangli yuz tasvir kiritiladi.
2- qadam. RGB yuz tasvir YCrCb modeliga o'zgartiriladi va quyidagi formula bo'yicha hisoblanadi.
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114B
Cr = 0.5* R - 0.4187* G - 0.0813* B +128
Cb = -0.1687* R - 0.3313* G + 0.5* B +128
bu yerda Y -tasvirning yorqinligi,Cr - tasvirning kanallari,R -berilgan tasvirning Y -yorqinligi,Cb -
tasvirning R -kanallari,B -berilgan tasvirning Y -yorqinligi.
3-qadam.
1, агар [Cr(x, y) e [133;173] П Cb(x, y) e [77;127] 0 , акс холда
^ =
59
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
bu yerda S1 - tasvirdan shaxs yuz tasviri joylashgan sohani ajratish.
3 3
4-qadam. D(x, y) = £ £ S (4x + i,4y + j)
i=0 j=0
_ Î1, агар D(x,y) = 16
_ 2 10, акс холда
5-qadam. ^
bu yerda D[x,y] = 16 yuz sohasi hisoblanadi, D[ x, y ] = 0 yuz sohasi hisoblanmaydi.
6-qadam.Tamom.
Algoritm natijasi quyidagi ko'rinishda keltirilgan (3-rasm).
■Î Tasvirdan >мг sohasini ajratib cfch — □ X
Hisoblash
3-rasm. Berilgan tasvirdan yuz sohasini aniqlash va ajratib olish natijasi
3-rasmda taklif qilingan algoritmdan tasvirdan yuz sohasini aniqlash va ajratib olish amalga oshirish natijasi keltirilgan. Ushbu tasvirdan yuzni aniqlash masalasi ikkita avvaldan belgilab berilgan "yuz" va "yuz emas" sinfga ega bo'lgan sinflashtirish masalasining xususiy holi sifatida qaraladi. Bu borada tasvirning sinflardan biriga tegishliligini aniqlash uchun tahlil qilinayotgan tasvirning berilgan o'lchamlilikka ega bo'lishi kerak [7]. Shuningdek algoritmning afzalligi shundan iboratki, shaxs yuzini izlash butun tasvir bo'yicha emas, balki uning bir qismi bo'yicha olib boriladi, bu esa uni amalga oshirishga sarflanadigan vaqtni qisqartiradi. Uning mavjud algoritmlardan avzalligi shundan iboratki, unda shaxsni izlash butun obyekt bo'yicha emas, balki uning ajratib olingan yuz sohasi bo'yicha amalga oshiriladi.
Xulosa
Xulosa o'rnida tasvirdan yuz sohasini ajratib olishning sun'iy intellektga asoslangan usul va algoritmlari taklif etildi. Bunda shaxsni identifikatsiyalashning butun tasvir bo'yicha emas, balki tasvirda aniqlangan va ajratib olingan yuz sohasi qismi bilan shaxsni tanib olish va identifikatsiyalash jarayonini etalonlar usuli orqali ishlab chiqilgan va taklif etilgan algoritm asosida tasvirdan yuz sohasini ajratib olish va identifikatsiyalash jarayoniga tayorlash masalasi echildi. Dastur C++ dasturlash tilida yuqorida ishlab chiqilgan algoritmlar asosida amalga oshirildi. Dasturda rangli tasvirdan yuz sohasini ajratib olishga sarflangan vaqtini kamaytirish mumkin. Agar bu jarayon shaxsni identifikatsiyalash masalalarini hal qilish uchun ishlatilsa siz qidirayotgan shaxs haqida ma'lumot berishi hamda informativ belgilarni ajratish va faol bo'lmagan belgilarni olib tashlash asosida yuz tasvirlarni solishtirish va identifikatsiyalash tiizmlarini samaradorligini oshirishi mumkin.
Foydalanilgan adabiyotlar
[1]. Fozilov Sh.X., Radjabov S.S., Urinov E.M., Abdullaev Sh.Sh. Rangli tasvirdan yuz soxasini aniqlash algoritmlari //Fargona politexnika instituti ilmiy-texnika jurnali. - Farg'ona, 2018. -Maxsus 1-son. -B.60- 64.
[2]. Zaynidinov X.N., Nurjanov F.R. Shaxs yuz tasviriga ko'ra parametrlarini identifkatsiyalash usullarini ishlab chiqish.Toshkent -2019. - B. 251-254.
[3]. Mamatov N.S., Nuritdinov N.D. Sun'iy intellekt usullaridan foydalangan holda tasvirlarga ishlov berish va algoritmlash usullari.// Multidisciplinary Scientific Journal. Volume 1, Ussue 24. ISSN 2181-4147, Toshkent-2023 y.-B.33-41.
[4]. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. -1- е. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - С. 382. -ISBN 5-93517-031-0.
[5]. Демидович Б.П. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения / Б. П. Демидович, И. А. Марон, Э. З. Шувалова // Рипол Классик. - 2013. - С 400.
[6]. Потапов А.С. Искусственный интеллект и универсальное мышление. СПб.: Политехника, 2012. С. 711.
[7]. Anthony W. C++ Concurrency in Action: Practical Multithreading. -Manning Publications, 2012. - P. 528.
60
