Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

 
YUZNI TANIB OLISHDA FOYDALANILADIGAN FISHERFACE VA 
EIGENFACE ALGORITMLARI TAHLILI 
A.X. Nishanov (professor, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU)
A.A. Ibragimov (magistrant, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU) 
Yuzni tanib olish texnologiyasi oxirgi bir necha yillar mobaynida ommaviy bir 
texnologiyaga aylandi. Yuzni aniqlashning eng so’nggi ikkita usulini qiyoslanadi. 
Ushbu usullar Fisherface va Eigenface dir. Yuz, inson tanasining bir qismi sifatida, 
eng oson va eng ko’p farqlash mumkin bo’lgan belgilarni o’zida mujassamlash-tirgan 
[1]. Odamlarni yuzidan ajratib olish, tez va osongina tanib olish mumkin. Shuning 
sababli ham inson yuzi aniqlash vositasi sifatida foydalanish juda qulaydir [9]. 
Odatda tasvirni aniqlash tizimi 2 turga bo’linadi. Xususan: xususiyatlarga 
asoslangan tizim va tasvirga asoslangan tizim. Birinchi tizimda, yuz xususiyatlar 
o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlash uchun geometrik ravishda modellashtirilgan ko’z 
tasvirlari tarkibiy qismlaridan, burun, og’iz va boshqalardan olingan xususiyatlar. 
Ikkinchi tizimda keyinchalik Printsipial komponentni tahlil qilish, to’lqin uzatish va 
boshqalar kabi ba’zi usullarda tasvirlangan tasvir piksellaridan foydalanilgan holda, 
keyinchalik o’qitish va tasvirni aniqlash tasnifi uchun foydalaniladi [2]. 
Fisherface (PCA) usuli. Dastlab statistikada muhim yo’qotishlarsiz atributlar 
maydonini kamaytirish uchun asosiy komponentlar usuli qo’llanila boshlandi. Yuzni 
aniqlash muammosida, asosan, ma’lumotlar bazasida saqlanadigan mos yozuvlar 
vektorlari bilan taqqoslanadigan kichik o’lchamli vektor (asosiy komponentlar) bilan 
yuz tasvirini namoyish qilish uchun foydalaniladi. Asosiy komponent usulining 
asosiy maqsadi - ko’p qirralarga tegishli “tipik” tasvirlarni iloji boricha yaxshiroq 
tasvirlash uchun xususiyatlar makonining o’lchamini sezilarli darajada kamaytirish. 
Ushbu usul yordamida yuz tasvirlarining o’quv namunalarida turli xil o’zgaruvchan-
likni aniqlash va bu o’zgaruvchanlikni bir necha ortogonal vektorlar asosida 
tasvirlash mumkin, ular eigenface deb nomlanadi. Yuzli tasvirlarning o’quv namuna-
sida bir marta olingan eigenvektorlar to’plami, ushbu eigenvektorlarning vaznli 
birikmasi bilan ifodalanadigan boshqa barcha yuz tasvirlarini kodlash uchun 

---

32 
ishlatiladi. Cheklangan miqdordagi eigenvektorlardan foydalanib, siz yuzning 
ma’lumotlar bazasida qidirish kaliti bo’lib xizmat qiladigan koeffitsientlar vektori 
sifatida bazada saqlanishi mumkin bo’lgan kirish tasvirining siqilgan yaqinlashuvini 
olishingiz mumkin. Asosiy komponentlar usulining mohiyati quyidagicha. Dastlab, 
yuzlarning butun mashqlar to’plami bitta umumiy ma’lumotlar matritsasiga 
aylantiriladi, bu erda har bir satrda bir kishining tasvirining bitta namunasi aks etadi. 
Jismoniy 
mashqlar 
to’plamining 
barcha 
yuzlari 
bir 
xil 
o’lchamda 
va 
normallashtirilgan gistogramma bilan qisqartirilishi kerak.