292
Tasvirlarni tanib olish reklama va marketingning istiqbolli yo'nalishidan biri
hisoblanadi. Neyron tarmoqlari bir necha soatlar ichida
obyetlarni bilib olishga
imkon beradi, bu holat ko’p sonlik mutaxassislardan iborat guruhlarni va bir necha
oy davomida izlanishlar olib borishni taqozo qiladi. Masalan, Rossiyaning
“YouScan” singari ijtimoiy tarmoqlarni monitoring qilish tizimi ijtimoiy
tarmoqlarda brendlarni kuzatib, tahlil qilib boradi.
YouScan - 2009 yildan beri ijtimoiy tarmoqlarni monitoring qilish va tahlil
qiluvchi xalqaro kompaniya.SaaS platformasi YouScan turli ijtimoiy tarmoqlar,
bloglar va onlayn ommaviy axborot vositalarida, forumlarda
va turli saytlarda
matnli va vizual brend eslatmalarini o’zining maxsus tanib olish algoritmlari va
dasturiy vositalari yordamida monitoringini va tahlilini taqdim etadi.
U hatto Coca-Cola, Nestle, McDonalds, va Google kabi yetakchi jahon
brendlari ehtiyojlarini qondiradigan aqlli ijtimoiy media monitoring yechimlarini
taqdim etadi.
YouScanning monitoring tizimi ijtimoiy tarmoqlarda
va onlayn ommaviy
axborot vositalarida brendlarning eslatmalarini osonlikcha kuzatib borish,
xaridorlarning qiziqishini topish, foydalanuvchilarning muammolariga javob berish
va iste'molchilarning mahsulot va xizmatlar haqidagi tasavvurlarini tahlil qilish
imkoniyatini beradi. Undan tashqari, bu nafaqat izohlar matnida, balki
fototasvirlarda ham amalga oshiriladi va mahsulot haqida ma'lum
xulosalar
chiqarishga yordam beradi.
Tasvirlarni tanib olish tibbiyot sohasida ham haqiqiy yutuqqa aylandi. Ko'p
hollarda kompyuterlar hatto eng tajribali shifokorlar ham payqamay qolgan
narsalarni payqashga qodir. Ular o'ziga xos yordamchi vazifasini bajaradilar,
ularning "texnik" fikri shifokorning farazini tasdiqlaydi yoki yanada aniqroq tahlil
natijalarini taqdim etadi.
Bir qancha davlatlarda, masalan Rossiyada KT, MRI va PET tasvirlarida
saraton kasalligini aniqlash uchun amaliy dasturiy ta'minot
tizimlari ishlab
chiqilgan bo’lib, buning uchun minglab belgilangan tasvirlar neyron tarmog'lari
orqali o'tkaziladi, shundan so'ng yangi tasvirlarni tanib olish aniqligi 95-97% gacha
oshadi.
Tanib olish tizimlari nafaqat shaxslarni tanib olishda balki, avtotransport va
yo’lovchilar xavfsizligida ham muhim ahamiyatga ega.
1-rasm. “Adidas” logotipini qidirishda “YouScan” egalari qo'lidagi smartfonlar orqali
suratlarni filtrlaydi
Avtoulovni, piyodalarni, yo'l belgilarini va svetoforlarni real vaqt rejimida
tanib olish uchun bitta videokamera kifoya qiladi. Biroq, katta tezlik paytida
293
bunday tanib olish juda ko'p resurs talab qiladigan vazifa bo'lib, unga
ixtisoslashgan protsessor kerak. Toshiba bir necha yildan buyon shunday
protsessorlarning
turlarini
ishlab
chiqarmoqda. Ular
bitta
kamerada
harakatlanuvchi tasvir asosida 3D modelni yaratadi va shu bilan yo'lda noma'lum
to'siqlarni sezadi.
2-rasm. Viskonti protsessorlari rasmdagi zonalarni ajratib ko'rsatish, ularni tasniflashga
mo’ljallangan
Hozirgi kunda tanib olish jarayonlari uchun eng ko’p qo’llanilayotgan
qurilma bu albatta dronlardir.
Uchuvchisiz qurilma ya’ni dronlar obyektni tanib
olish, ko'ngil
ochish uchun ham, yoki ilmiy maqsadlarda ham qo'llanilmoqda.
Uning afzallik jihatlaridan asosiy jihati bu albatta masofadan boshqarishdir.
Norvegiyaning eSmart Systems kompaniyasi aqlli tarmoq yechimlarini ishlab
chiqdi. Kompaniyaning loyihalaridan biri – “Connected Drone” - elektr uzatish
tarmoqlarida muammolarni bartaraf qilish uchun dronlardan foydalaniladi. Dronlar
elektr tarmoqlarining elementlarini tanib olishga moslashgan bo’lib, ular
simlarning, izolyatorlarning va elektr uzatish liniyalarining boshqa qismlarining
butligini tekshiradi. Bu, ayniqsa, shahar yoki korxonalarning elektr ta'minoti
tarmoqqa bog'liq bo'lganda tezkor xatolarni lokalizatsiya qilish uchun juda
muhim. Elektr uzatish liniyalari tez-tez borish qiyin bo'lgan joylarda qurilishini
inobatga olsak, balandliklar yoki tog'da biror joyda muammolarni bartaraf qilish
uchun dronlarni yuborish odamlar jamoasini yuborishdan ko'ra
ancha samarali
yechimdir.
3-rasm. ESmart uchuvchisiz uchar qurilmalari energetika infratuzilmasini topadi va agar
zarar aniqlansa, operatorga ogohlantirish qoldiradi
Hulosa o’rnida shuni aytish mumkinki, axborot xavfsizligida tanib olish
muhim ahamiyatga ega. Shaxsni, obyektlarni tanib olib, bu orqali turli sohalarda
turli tahlillar va natijalarga erishish mumkin. Tanib olishning zamonaviy,
amaliy
dasturiy ta’minotlari va algoritmlari yordamida ko’plab sohalarda ijobiy natijalarga
erishish mumkin.
294
Foydanilgan adabiyotlar ro’yhati:
1.Jain A.,Bhattacharjee S.“Address block location on envelopes using gabor filters”vol.25,
no.12,1992.
2.Jain A.,Ratha N., Lakshmanan S.“Object detection using gabor filters”,Pattern
Recognition, vol. 30, pp. 295-309,1997.
3.Weldon T. P., W. E. Higgins, and D. F. Dunn, “Gabor filter design for multiple texture
segmentation,” Optical Engineering, vol. 35, no. 10, pp. 2852-2863, Oct. 1996.
4.Jumaev Turdali Saminjonovich, Mahkamov Anvarjon Abdujabborovich (2020).
Algorithm for extraction of identification features in ear recognition. international journal of
innovations in engineering research and technology, 7(5), 216-220
5.Jumayev T. S., Mirzayev N. S., Makhkamov A. S. Algorithms for segmentation of color
images based on the allocation of strongly coupled elements //Studies of technical sciences. –
2015. – №. 4. – С. 22-27.
6.Jumaev Turdali Saminjonovich, & Mahkamov Anvarjon Abdujabborovich. (2020).
Human personal identification algorithms from the image of the ear. International Engineering
Journal For Research & Development, 5(6), 5. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/DZMCP
7.Saminjonovich
Jumayev Turdali, Irgashevich Alimjon Dadamuhamedov. (2020).
Creation of electronic programs on the sanctuary of al-Hakim al-Termizi. The Light of Islam:
1(30). Available at: https://uzjournals.edu.uz/iiau/vol2020/iss1/30
8.Saminjonovich, J. T., Irgashevich, A. D. (2020). Creation of electronic programs on the
sanctuary of al-Hakim al-Termizi. The Light of Islam, 2020(1), 215-222.
Do'stlaringiz bilan baham: 
