Существующие базы изображений и их применение в различных сферах

Аннотация

В данном исследовании проанализированы основные базы изображений, используемые в таких областях, как медицина, география, сельское хозяйство и биометрические технологии. В частности, рассмотрены базы данных LIDC-IDRI, OASIS, Landsat, Sentinel-2, Google Earth Engine, PlantVillage, UAV-based crop monitoring datasets, LFW и CASIA-WebFace. В работе обсуждаются исследования и разработки, осуществленные с использованием указанных баз. Ключевые слова: медицинские изображения, алгоритмы сегментации, базы данных, классификация. EXISTING IMAGE DATABASES AND THEIR APPLICATIONS IN VARIOUS FIELDS Annotation: This study analyzes the main image databases used in the fields of medicine, geography, agriculture, and biometric technologies. In particular, it reviews databases such as LIDC-IDRI, OASIS, Landsat, Sentinel-2, Google Earth Engine, PlantVillage, UAV-based crop monitoring datasets, LFW, and CASIA-WebFace. The research and developments carried out using these databases are also examined. Keywords: medical images, segmentation algorithms, database, classification. Кириш. Тасвирлар тўплами соҳаларда турли мақсадлар учун қўлланилади. Жумладан, тиббиётда касалликларни аниқлаш ва ташхислаш [1, 2], география ва геоинформатикада ландшафт ўзгаришларини кузатиш [3], қишлоқ хўжалигида ҳосилдорликни баҳолаш ва касалликларни аниқлаш [4], биометрик технологияларда эса шахсни аниқлаш ва хавфсизликни таъминлаш мақсадида фойдаланилади [5]. Тадқиқод 147 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. ишида айнан ушбу соҳаларда фойдаланиладиган тасвирлар тўпламларига эътибор қаратилган (1-расм). 1-расм. Тасвирлар тўпламларини қўлланилиш соҳалари Тиббиёт соҳасида LIDC-IDRI (Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative) va OASIS (Open Access Series of Imaging Studies) базалари кенг қўлланилмоқда [4]. Бунда, масалан ўрамли нейрон тармоқлари ёрдамида ўпкани соғлом ёки касаллик мажуд эканлигини аниқлаш бўйича кўплаб тадқиқотлар олиб борилган. Қуйидаги жадвалда тиббий тасвирлар базалари ҳақида умимий маълумотлар келтирилган. 1-жадвал Тиббий тасвирлар тўпламлари ҳақида маълумот Тасвирлар Тасвирлар № Тасвирлар сони Мақсади тўпламидан тўплами номи намуна Ўпка тугунларини 1,018 та КТ LIDC-IDRI аниқлаш ва тасвири сегментaция қилиш 1 Алцгеймер 1,000 дан ортиқ OASIS касаллигини аниқлаш МРТ ва ташхислаш География ва геоинформатика соҳасида сунъий йўлдош ва аерофототасвирларни Landsat, Sentinel-2 va Google Earth Engine (GEE) каби маълумотлар базалари асосида турли тадқиқотлар амалга оширилмоқда. Қуйидаги жадвалда ушбу маълумотлар базалари ҳақида маълумот берилган. 2-жадвал География ва геоинформатика соҳасида фойдаланиладиган тасвирлар тўпламлари ҳақида маълумот Тасвирлар Тасвирлар № тўплами Тасвирлар сони Мақсади тўпламидан номи намуна Сунъий йўлдошдан Ёр қопламини хариталаш, 1 Landsat олинган ландшафт ўзгаришларини миллионлаб кузатиш тасвирлар 148 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. Сунъий йўлдошдан Ёр қопламини хариталаш, Sentinel-2 олинган ландшафт ўзгаришларини миллионлаб кузатиш тасвирлар Сунъий йўлдошдан Google Earth Реал вақт режимида таҳлил олинган катта Engine қилиш ҳажмли тасвирлар Қишлоқ хўжалигида ўсимликлар ҳолатини баҳолаш ва зараркунандаларни аниқлаш жараёнларини яхшилашда PlantVillage va UAV (Unmanned Aerial Vehicle) асосидаги маълумотлар базалари муҳим аҳамиятга эга. Қуйидаги жадвалда ушбу маълумотлар базалари ҳақида маълумотлар келтирилган. 3-жадвал Қишлоқ хўжалиги соҳасида фойдаланиладиган тасвирлар тўпламлари ҳақида маълумот Тасвирлар Тасвирлар Тасвирлар № тўплами Мақсади сони тўпламидан намуна номи 54,303 та Екин касалликларини PlantVillage экин тасвири аниқлаш ва таснифлаш 1 Ҳосилдорликни баҳолаш, UAV-based 100,000+ зараркунандаларни datasets тасвирлар аниқлаш Биометрик технологиялар соҳасида юзни аниқлаш, бармоқ изи ва овоз таниш технологиялари муҳим ўрин тутади. Ушбу соҳада LFW (Labeled Faces in the Wild) va CASIA-WebFace каби маълумотлар базалари юзни аниқлаш ва таниб олиш тизимларини ривожлантиришда кенг қўлланилади. Қуйидаги жадвалда ушбу маълумотлар базалари ҳақида маълумотлар келтирилган. 149 Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г. 4-жадвал Юзни таниб олиш бўйича тасвирлар тўпламлари ҳақида маълумотлар Тасвирлар Тасвирлар Тасвирлар № Мақсади тўплами номи сони тўпламидан намуна 13,233 та юз Юзни тасдиқлаш ва LFW тасвири таниб олиш 1 Юзни CASIA- 494,414 та идентификaциялаш ва WebFace юз тасвири сегментaция Хулоса. Тадқиқот натижалари шуни кўрсатадики, турли соҳаларда қўлланиладиган тасвирлар тўпламлари илмий изланишлар ва амалий дастурларни ривожлантиришда муҳим аҳамият касб этади. Тиббиётда касалликларни ташхислаш, геоинформатикада ландшафт ўзгаришларини кузатиш, қишлоқ хўжалигида ҳосилдорликни баҳолаш ва биометрияда шахсни аниқлаш каби жараёнларда тасв