|
[59]. Berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash
masalasi
Berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash masalasi
naqshni tanib olishning asosiy vazifasidir. U tasniflash muammosi sifatida
ham tanilgan. Namunaning ma'lum bir belgiga mosligini aniqlash uchun
bir necha xil usullardan foydalanish mumkin, jumladan:
Eng yaqin qo'shni: Eng yaqin qo'shni usuli namunani ma'lum belgilar
to'plami bilan solishtiradi va uni eng o'xshash belgi bilan
belgilaydi.Bayescha: Bayes usuli namunaning ma'lum bir belgiga tegishli
bo'lish ehtimolini hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanadi.
Belgilar va namunaning xarakteristikalari haqida oldindan ma'lumot.
Qarorlar daraxti usuli: qarorlar daraxtiga o'xshash qarorlar modeli va
ularning mumkin bo'lgan oqibatlari, shu jumladan tasodifiy hodisalar
natijalari, resurslar xarajatlari va foydalilik, namunani ma'lum bir darajaga
belgilash uchun foydalanadi. simvol.Neyron tarmoqlar: Neyron tarmoqlar
- bu koʻp qatlamli perseptron yoki boshqa neyron tarmoq
arxitekturalaridan foydalanib, kirishlarni olingan xususiyatlar asosida
tasniflash uchun boshqariladigan oʻrganish usuli. xususiyat maydonidagi
turli belgilar va namunani eng yaqin belgiga tayinlang. Usulni tanlash
maxsus dasturga, ma'lumotlarning xususiyatlariga va mavjud hisoblash
resurslariga bog'liq. Usulning samaradorligi aniqlik, aniqlik, eslab qolish va
F1 balli kabi turli baholash ko'rsatkichlari yordamida baholanishi mumkin.
Xulosa qilib aytganda, berilgan namunaning ma'lum bir belgiga mosligini
aniqlash masalasi naqshni aniqlashning asosiy vazifasi bo'lib, tasniflash
muammosi deb nomlanadi
[60]. Matnni aniqlash dasturlari
Matnni aniqlash dasturlari, shuningdek, optik belgilarni aniqlash (OCR)
dasturlari sifatida ham tanilgan, skanerlangan hujjatlar, tasvirlar va PDF-
fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantiradigan dasturdir. Ular tasvirni
tanib olish va undan matn ajratib olish, so‘ngra uni Microsoft Word yoki
Excel kabi tahrirlanadigan formatga aylantirish uchun ilg‘or tasvirni tahlil
qilish algoritmlaridan foydalanadilar. Matnni aniqlash uchun mashhur
dasturlarning bir nechta misollari: Adobe Acrobat: Adobe Acrobat
foydalanuvchilarga PDF-fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantirish
imkonini beruvchi keng tarqalgan dastur hisoblanadi. Shuningdek, u
tahrirlash, sharhlash va PDF-fayllarni boshqa formatlarga eksport qilish
kabi funksiyalarni o‘z ichiga oladi.ABBYY FineReader: ABBYY FineReader
190 dan ortiq tildagi matnni taniy oladigan kuchli OCR dasturidir.
Shuningdek, u ommaviy ishlov berishni qo‘llab-quvvatlaydi, ya’ni bir
vaqtning o‘zida bir nechta tasvir yoki fayllarni qayta ishlash mumkin.
Tesseract: Tesseract 100 dan ortiq tillarni qo‘llab-quvvatlaydigan ochiq
manbali OCR dvigatelidir. U akademik tadqiqotlarda keng qoʻllaniladi va
oʻzining yuqori aniqligi va turli shrift uslublari va oʻlchamlarini boshqarish
qobiliyati bilan mashhur. OmniPage: Omnipage ommaviy ishlov berishni
qoʻllab-quvvatlaydigan va 120 dan ortiq tildagi matnni taniy oladigan
yana bir mashhur OCR dasturidir. Google Drive: Google Drive
foydalanuvchilarga rasmlar va PDF-fayllarni yuklash va ularni
tahrirlanadigan matnga aylantirish imkonini beruvchi OCR funksiyasini o'z
ichiga oladi. Ushbu dasturlar turli xil xususiyatlarga, narxlarga va
imkoniyatlarga ega bo'lib, ular turli sohalarda, masalan, ta'lim, biznes,
hukumat va boshqa ko'plab sohalarda qo'llanilishi mumkin. Xulosa qilib
aytganda, matnni aniqlash dasturlari, shuningdek, optik belgilarni
aniqlash (OCR) dasturlari sifatida ham tanilgan, skanerlangan hujjatlar,
tasvirlar va PDF-fayllarni tahrirlanadigan matnga aylantiradigan dasturdir.
Ular tasvirni tanib olish va undan matn chiqarish uchun ilg'or tasvirni
tahlil qilish algoritmlaridan foydalanadilar. Bunday dasturlarga Adobe
Acrobat, ABBYY FineReader, Tesseract, OmniPage va Google Drive misol
bo'la oladi. Ular turli xil xususiyatlarga, narxlarga va imkoniyatlarga ega va
ta'lim, biznes, hukumat va boshqalar kabi turli sohalarda qo'llanilishi
mumkin.
Do'stlaringiz bilan baham: |
