ASOSIY KOMPONENTLAR USULIDAN FOYDALANISH YUZNING TEKSTURASI XUSUSIYATLARINI OLISH

Аннотация

This article explores effective methods for extracting facial texture features using Principal Component Analysis (PCA). The research focuses on the role of PCA in compressing facial data and isolating key features. PCA demonstrates high efficiency and accuracy in describing and analyzing facial texture characteristics. The findings highlight the potential applications ofthis method inbiometricauthentication andfacial recognition fields. Keywords: Principal component analysis (PCA), facial texture features, data compression, feature extraction, face recognition, biometric authentication, image processing, dimensionality reduction, image features, mathematics and statistics 259 INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCHERS ISSN:3030-332X Impact factor: 8,293 Volume 11,issue1,April2025 https://wordlyknowledge.uz/index.php/IJSR worldly knowledge Index: googlescholar, research gate, research bib, zenodo,open aire. https://scholar.google.com/scholar?hl=ru&as_sdt=0%2C5&q=wosjournals.com&btnG https://www.researchgate.net/profile/Worldly-Knowledge https://journalseeker.researchbib.com/view/issn/3030-332X Yuzni tasvirlash orqali odamni tanib olish turli xil usullar bilan amalga oshirilishi mumkin, masalan, issiqlik hosil bo‘lishini ta’minlash uchun infraqizil shablondan foydalanish. Yaxshi yorug‘likda yuzni aniqlash, shuningdek, yuz tasvirining asosiy qismining xususiyatlari muhim ahamiyatga ega. Kameralarning katta assortimentida ko‘rinadigan yorug‘lik tizimi vaqt o‘tishi bilan o‘zgarmaydigan tasvirlarning xususiyatlarini olish uchun ishlatiladi, masalan, og‘iz, burun, ko‘z, lablar, sochlar kabi yuz ifodasi kabi sirt xususiyatlariga e’tibor berilmaydi. Ko‘rinadigan spektrda yuz tasvirlarini modellashtirishga asosiy komponentlar usuli, mahalliy xususiyatlarni ajratib olish, neyron tarmoqlari, qiyosiy tahlil, avtomatik to‘lqinni aniqlash usuli va Radialning asosiy funksiyasi kabi yondashuvlar mavjud. Ko‘rinadigan spektrda yuzni aniqlashda ba’zi qiyinchiliklar mavjud, masalan, o‘zgaruvchan qiymatlarning ta’sirini kamaytirish. Ba’zi yuzni aniqlash tizimlari mumkin statsionar tasvirni talab qiladi, lekin Real vaqtda yuzlarni taniydigan ko‘plab tizimlar mavjud. Yuzni aniqlash usullarining asosiy afzalliklari shundaki, ular tor yo‘naltirilgan emas, balki har qanday yuzni tanib olishga qaratilgan. Yuzni fiksatsiya qilish tan olish tizimining asosiy omilidir. U videodan yoki rasmdan olingan tartibsiz tasvirlardan yuz mintaqalarini lokalizatsiya qiladi vasegmentlaydi. Yuznianiqlash tizimlar xavfsizligini kuzatish va nazorat qilish, kontent bo‘yicha tasvirni qidirish, videokonferensiya va aqlli inson kompyuter interfeysi kabi sohalarda juda ko‘p qo‘llaniladi. Ko‘pgina zamonaviy yuzni aniqlash tizimlari yuzlarni qayta ishlash uchun osongina kirish mumkin bo‘lishi kerakligini taklif qiladi. Inson muloqotining ikki jihati bor: og‘zaki va vizual, ikkinchisiga misol – yuz ifodalari, tana harakatlari, fiziologik reaksiyalar. Bularning barchasi insonningholati haqidamuhim ma’lumotlarni taqdimetadi: 1.Qo‘rquv, ajablanish, g‘azab, jirkanish, qayg‘u, eyforiya, tirnash xususiyati kabi his-tuyg‘ularni o‘zichiga olgan ta’sirchan holat. 2. Chalkashlik, zerikish yoki konsentratsiya kabi kognitiv faoliyat; temperament va shaxsiy fazilatlar, shujumladan dushmanlik, xushmuomalalikyoki uyatchanlik. 3. Haqiqat, shu jumladan yashirin his-tuyg‘ularning o‘qishi, bu ma’lumot qachon yolg‘on ekanliginitushunishga yordam beradi. 4. Psixopatologiya nafaqat depressiya, maniya, shizofreniya va unchalik og‘ir bo‘lmagan kasalliklar bilan bog‘liq diagnostika ma’lumotlarini, balki davolanishni kuzatishga yordam beradigan ma’lumotlarni ham o‘z ichiga oladi. Asosiy komponent usuli (PCA1) bir qator ehtimollik bilan bog‘liq o‘zgaruvchilarni asosiy komponentlar deb ataladigan kamroq bog‘liq bo‘lmagan o‘zgaruvchilarga aylantiradigan matematik usulni o‘z ichiga oladi. PCA - bu yuzni aniqlash funksiyalari to‘plamini hisoblash uchunishlatiladigan judamashhuryondashuv. Buhar qanday shaxsga tegishli bo‘lishimumkin: Yuzminimalxususiyatlar to‘plamibilan ifodalanishi mumkin. O‘zingizning fotosuratlaringizning kichik to‘plamidan foydalanib qurilishi mumkin. Yuz tasviri o‘ziga xos yuzlar deb ataladigan bir qancha yuz naqshlariga proyeksiya qilinadi, so‘ngra bu yuzlar orasidagi farq hisoblab chiqiladi, bu tasvir uchun o‘ziga xos xususiyat hisoblanadi. O‘z yuzlari to‘plami hisoblanganda, yuz tasvirlari o‘z yuzlarining vaznli kombinatsiyasi bilan qayta tiklanishi mumkin.og‘irliklar yuzni ifodalash va tanib olish uchun belgilar vektorini hosil qiladi. 1PrincipalComponentAnalysis-buasosiykomponentlartahlili 260 INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCHERS ISSN:3030-332X Impact factor: 8,293 Volume 11,issue1,April2025 https://wordlyknowledge.uz/index.php/IJSR worldly knowledge Index: googlescholar, research gate, research bib, zenodo,open aire. https://scholar.google.com/scholar?hl=ru&as_sdt=0%2C5&q=wosjournals.com&btnG https://www.researchgate.net/profile/Worldly-Knowledge h