KOMPYUTER KO‘RISH BILAN TANISHISH, TASVIRLARGA ISHLOV BERISH VA CHUQUR O‘QITISH

Аннотация

This article provides detailed information on the study of image processing and deep learning techniques in the field of Computer Vision. Computer vision aims to simulate human vision and has advanced significantly with the help of modern technologies, especially deep learning. Deep learning neural networks, especially convolutional neural networks (CNNs), play an important role in image analysis and information extraction. The article is intended for students who have basic knowledge of linear algebra and algorithms. Keywords: CNN, artificial intelligence, models, Deep Learning, Le-Net5 model. ПРЕДСТАВЛЯЕМ КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, ОБРАБОТКУ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ Аннотация. В данной статье представлена подробная информация об исследовании методов обработки изображений и глубокого обучения в области компьютерного зрения. Компьютерное зрение направлено на имитацию человеческого зрения и значительно продвинулось вперед благодаря современным технологиям, особенно глубокому обучению. Нейронные сети глубокого обучения, особенно сверточные нейронные сети (CNN), играют важную роль в анализе изображений и извлечении информации. Статья предназначена для студентов, имеющих базовые знания линейной алгебры и алгоритмов. Ключевые слова: CNN, искусственный интеллект, модели, глубокое обучение, модель Le-Net5. Kirish. Kompyuterni ko‘rish - bu sun’iy intellekt (AI) sohasi bo‘lib, u kompyuterlar va tizimlarni raqamli tasvirlar, videolar va boshqa vizual ma’lumotlardan mazmunli ma’lumot olishga o‘rgatish uchun mashinani o‘rganish va neyron tarmoqlardan foydalanadi va ular nuqsonlar yoki muammolarni ko‘rganlarida tavsiyalar berish yoki choralar ko‘rishni o‘rgatadi. U 1 21 4 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2024 VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ kompyuterlarni vizual dunyoni tushunishga o‘rgatadi va ularga imkon beradi. Kompyuterlar ob’yektlarni aniq aniqlash va tasniflash va ularga munosabat bildirish uchun raqamli tasvirlar va chuqur o‘rganish modellaridan foydalanishi mumkin. 1-rasm. Kompyuter ko‘rish Kompyuter ko‘rishning tarixi bir necha muhim bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Ushbu bosqichlar davrida ilmiy yutuqlar va texnologik rivojlanishning katta roli bor. 1960-yillarda MIT professori Marvin Minsky "Summer Vision Project" loyihasini boshladi va bu kompyuter ko‘rishning dastlabki tadqiqotlari uchun asos qo‘ydi. 1970-yillarda Shapiro va Haralick tasvirlarni strukturaviy tavsiflashga oid muhim ishlar qatoriga kirganlar. 1980-yillarda Kunihiko Fukushima "Neocognitron" deb nomlangan konvolyutsion neyron tarmoqlarini taklif etdi, bu hamkorligi natijasida CNN ning rivojlanishiga olib kelgan. 1990-yillarda Yann LeCun "LeNet-5" modelini ishlab chiqdi va bu model kompyuter ko‘rishning ilg‘or o‘rganish algoritmalaridan biri hisoblanadi. 2000-yillarda Geoffrey Hinton "deep learning" tushunchasini rivojlantirdi va chuqur o‘qitishning kengaytirilishi uchun katta qadam edi. 2010-yillarda Alex Krizhevsky "AlexNet" modelini ishlab chiqdi va bu model kompyuter ko‘rish sohasida qanday yuqori natijalarga erishish mumkinligini ko‘rsatdi. Bugungi kunda kompyuter ko‘rish texnologiyasi sun’iy intellektning muhim sohasi hisoblanadi va uning amaliy qo‘llanilishi har kuni kengayib bormoqda. Zamonaviy tadqiqotlar va innovatsiyalar kompyuter ko‘rishning yanada rivojlanishiga va yangi imkoniyatlarning paydo bo‘lishiga turtki bermoqda. Tibbiyotda tashxis qo‘yish, transportda o‘zini o‘zi boshqaruvchi avtomobillar, sanoatda ishlab chiqarish jarayonlarini avtomatlashtirish va xavfsizlik tizimlarida yuzni aniqlash kabi ko‘plab sohalarda bu texnologiya ishlatilmoqda. Kompyuter ko‘rishning asosiy jihatlari ko‘plab sohalarda muhim rol o‘ynaydi va turli vazifalarni bajarishda yordam beradi. Bu asosiy jihatlarni quyidagicha tushuntirish mumkin: Tasvirni Aniqlash: Bu jihat tasvirdagi muayyan ob’yektni, shaxsni yoki harakatni aniqlashni o‘z ichiga oladi. Masalan, avtomobilni tasvirdan aniqlash, shaxsning yuzini tanib olish yoki biror harakatni aniqlash bu jihatga misol bo‘lishi mumkin. 1 21 5 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2024 VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ 2-rasm. Tasvirni aniqlash. Ob’yektni Aniqlash: Bu usul tasvir ichidagi bir nechta ob’yektlarni tanib olish va ularning joylashuvini aniqlashda ishlatiladi. Misol uchun, avtomobillar, insonlar, hayvonlar yoki boshqa ob’yektlarni tasvirdan aniqlash. 3-rasm. Ob’ektni aniqlash. Tasvirni Segmentatsiyalash: Bu jarayon tasvirdagi ob’yektlarni bir-biriga ajratib chiqishda yordam beradi. Tasvirni mazmunliroq va tahlil qilish uchun tasvirni bir nechta segmentlarga ajratadi. Masalan, tibbiy tasvirlashda organlarni yoki vositalarni ajratib chiqish. 1 21 6 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2024 VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ 4-rasm. Tasvir segmentatsiyasi. Yuzni Tanib Olish: Bu jihat tasvirdagi yuzlarni aniqlash va tanib olish uchu