Bashoratlash usul va algoritmlari

Аннотация

Bashoratlash algoritmlari bir narsani kategoriyalash, tahlil qilish yoki bashorat berish uchun ishlatiladi. Ular masalan, ta’lim, marketing, tadbirkorlik, va boshqa sohalar bo‘yicha amal qiladi. Bashoratlash algoritmlarning qay birini tanlash sizning maqsadingiz va masalangizga bog‘liq. Kalit so‘zlar: Haar Cascade Classifier, You Only Look Once, Single Shot MultiBox Detector, Faster R-CNN, Mask R-CNN, Hough Transform, ORB, Canny Edge Detection. 124 Bashoratlash algoritmlari, bir obyektni yoki narsani nazarda tutish, o‘rganish va u boshqa obyektlar bilan solishtirishni o’rganish uchun ishlatiladigan ma’lumotlarni olish yoki obyektlar va holatlar haqida amalga oshirilgan ma’lumotlar asosida natijalarni chiqarish uchun ishlatiladigan dasturlash algoritmlaridir. Bu algoritmlar kompyuter kutilgan holat va obyektlarni avtomatik tarzda aniqlashda va qavatlar arasidagi mavqelarni aniqlashda juda muhimdir. Quyidagi bir necha mashhur bashoratlash algoritmlarini keltirib o’tiladi: Haar Cascade Classifier: Bu algoritm obyektlarni aniqlash uchun tayyorlangan mavzular, ranglar va shakllar bo’yicha tuzilgan "Haar-like" haqiqiy qavatlar ishlatadi. U, yuzni aniqlash, avtomobillarni aniqlash va boshqa obyektlarni aniqlash uchun ishlatiladi. YOLO (You Only Look Once): YOLO algoritmi obyektlarni biron bir ta’sir etmasdan barchasini birgalikda aniqlaydi. Bu algoritm yuz, avtomobil, hayvonlar, mevalar va boshqa obyektlarni aniqlashda foydalaniladi. SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD, YOLO kabi, bir nechta obyektlarni yana bir ta’sir etmasdan birgalikda aniqlaydi. Uning asosiy maqsadi avtomobil, odam yuzi va boshqa obyektlarni aniqlash. Faster R-CNN: Bu algoritm bir nechta obyektlarni aniqlash va joylashish uchun ishlatiladi. U, CNN (Convolutional Neural Network) va region proposal network (RPN) tuzilmalari orqali ishlaydi. Mask R-CNN: Mask R-CNN obyektlarni aniqlashning yanada keng qo’llaniluvchisi hisoblanadi. U, obyektlarni aniqlash va ularning sochini yaratish uchun ishlatiladi. Hough Transform: Bu algoritm chizmalar va shakllar qabul qilishni tizimga solishtiradi. U radiatsion yorqinlik ma’lumotlaridan harakatlar va obyektlarni aniqlash uchun ishlatiladi. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): ORB, rasmlardagi kechirilgan obyektlarni aniqlash uchun ishlatiladi. U tez aniqlash va o’rganish uchun ishlatiladi. Canny Edge Detection: Canny algoritmi rasmning chegaralarini aniqlaydi. Bu, obyektlarni aniqlashda yordam beruvchi asosiy qavatdir. Bu algoritmlar qaysi birini ishlatish uchun sizning maqsadingiz va masalangizga bog’liq. Obyektlarni aniqlash, yuzni aniqlash, avtomobillarni aniqlash yoki boshqa turdagi vazifalarni bajarish uchun mos algoritmni tanlash va uni konfiguratsiyalash zarur bo’ladi. Quyi Haar Cascade Classifier algoritmlar bilan tanishib chiqamiz. Haar Cascade Classifier, obyektlarni taniqli shaklda (masalan, yuzlar) aniqlash uchun ishlatiladigan bir masofavi rivojlanish algoritmi. Bu algoritm, asosan tiniqliklar, ranglar va shakllar bo’yicha tuzilgan haqiqiy qavatlarni ishlatadi. U yuz, avtomobillar, mevalar, hayvonlar va boshqa obyektlarni aniqlashda qo’llaniladi. Haar Cascade Classifier algoritmi quyidagi asosiy qadamlardan iborat: 1. Tayyorlov jarayoni: Algoritmda tiniqlik tanlash uchun kerakli bo’lgan haqiqiy qavatlar tuziladi. Masalan, yuzlarni aniqlash uchun yuzning oddiy haqiqiy qavati ishlatiladi. Ushbu qavatlar sizning tanlayotgan obyektning xususiyatlarini tashkil etadi. 125 2. Negative va Positive Ma’lumotlar to’plami: Obyektning aniq tiniqliklari (masalan, yuzlar) bilan yaratilgan ma’lumotlar (positive samples) va obyektning tiniqlik emas ma’lumotlari (negative samples) to’plami tayyorlanadi. 3. Haar-like Feature Extraction: Positive va negative ma’lumotlar uchun Haar- like xususiyatlari ajratiladi. Bu qavatlar obyektni yuzaga solishtirish uchun muhimdir. Har bir Haar-like xususiyati obyektni yuzaga solish uchun yordam bera olishi kerak bo’lgan haqiqiy qavatlardan olinadi. 4. Klassifikatsiya tuzish: Obyektlarni aniqlash uchun adabiy qoidalarni yaratish jarayoni boshlanadi. Bu qoidalar algoritmning obyektlarni yuzaga solishini va ya aniqlamagan narsalarni aniqlamaganini bilish uchun ishlatiladi. Adabiy qoidalar tayyorlangan ma’lumotlar bazasini o’rganib chiqadi va obyektlarni tushunadi. 5. Cascade Classifier: Algoritmda obyektlarni aniqlash uchun bir nechta ko’plab Cascade Classifierlar ishlatiladi. Har bir Cascade Classifier obyektni aniqlash qadamlari sonini o’z ichiga oladi. Dastlabki classifierlar tezroq narsalarni aniqlaydi va keyingilari ayrim bir qatordan o’tkazadi. Bu shaklda algoritm yengilaydi va aniqlash tezlashtiriladi. Haar Cascade Classifier algoritmi, o’zining aniqlashni amalga oshirishda muvaffaqiyatli bo’lishi uchun tiniqliklar va algoritmlar bo’yicha qo’shimcha konfiguratsiyalarni talab qilishi mumkin. Shuningdek, bu algoritm tizimni yukda o’qi olish va boshqarishda qulayliklar ko’rsatadi. Yuzlarni aniqlash, avtomobillarni aniqlash va boshqa oddiy obyektlarni aniqlash uchun mash