Texnologiyalari va komunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muxammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

Kompyuter ko’rish kuzatuvda quydagicha qo’llanilishi mumkin. 
Face Recognition - 
Suratlardagi shaxsni filtrlash va aniqlash uchun yuzni 
aniqlash algoritmlari qo'llaniladi, ayniqsa Snapchat va Facebook tomonidan 
qo'llaniladi. (Agar yuzni tanish haqida gapiradigan bo'lsak, shunga o'xshash 
texnologiyani ko'rib chiqing: Deepfake texnologiyasi nima va u qanday zararli 
bo'lishi mumkin?)

Image Retrieval - 
Google Images kabi kontentga asoslangan soʻrovlar asosida 
tegishli rasmlarni qidirish uchun algoritm avval soʻrov tasviridagi tarkibni 
tekshiradi va keyin eng mos keladigan kontentga qarab natijalar beradi.

Smart Cars
- Kompyuterni ko'rish - bu svetoforlar, signallar va boshqa vizual 
ko'rinishlarni ushlamoqchi bo'lganingizda ma'lumotlarning elementar hovuzidir.

Biometric Systems - 
Barmoq izi, iris va yuzni moslashtirish kabi biometrik 
tavsifda keng tarqalgan usullardan ba'zilari

Surveillance - 
Bu eng foydali dastur bo'lib, shubhali harakatlarni kuzatish uchun 
foydalaniladigan har bir jamoat joyida kuzatuv kameralari mavjud
.
 

---

KOMPUTER KO’RISH YORDAMIDA OBYEKTLARNI ANIQLASH 
Ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki videodagi ob'ektlarni aniqlash va 
joylashtirish imkonini beruvchi kompyuter ko'rish texnikasi. Ushbu turdagi 
identifikatsiya va lokalizatsiya yordamida ob'ektni aniqlash sahnadagi ob'ektlarni 
sanash va ularning aniq joylashuvini aniqlash va kuzatish, shu bilan birga ularni 
aniq belgilash uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, ikkita mushuk va odamni 
o'z ichiga olgan tasvirni tasavvur qiling. Ob'ektni aniqlash bizga topilgan narsalar 
turlarini bir vaqtning o'zida tasniflash va ularning misollarini tasvir ichida topish 
imkonini beradi. 
2-rasm.
Komputer ko’rish oraqli obyektlarni aniqlash. 
ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va 
joylashtirish uchun ishlaydigan kompyuterni ko'rish usuli. Xususan, ob'ektni 
aniqlash ushbu aniqlangan ob'ektlar atrofida chegara qutilarini chizadi, bu bizga 
aytilgan ob'ektlar ma'lum bir sahnada qayerda joylashganligini (yoki ular qanday 
harakatlanishini) aniqlashga imkon beradi. Ob'ektni aniqlash odatda tasvirni 
aniqlash bilan chalkashib ketadi, shuning uchun biz davom etishdan oldin ular 

---

orasidagi farqlarni aniqlab olishimiz kerak. Tasvirni aniqlash tasvirga yorliq 
tayinlaydi. Itning surati "it" yorlig'ini oladi. Ikki itning surati hali ham "it" 
yorlig'ini oladi. Ob'ektni aniqlash, aksincha, har bir itning atrofida bir quti chizadi 
va qutiga "it" belgisini qo'yadi. Model har bir ob'ektning qaerdaligini va qanday 
yorliq qo'llanilishi kerakligini taxmin qiladi. Shunday qilib, ob'ektni aniqlash tanib 
olishdan ko'ra tasvir haqida ko'proq ma'lumot beradi. yo'l bilan aytganda, ob'ektni 
aniqlash mashinani o'rganishga asoslangan yondashuvlarga va chuqur o'rganishga 
asoslangan yondashuvlarga bo'linishi mumkin. Ko'proq an'anaviy ML-ga 
asoslangan yondashuvlarda kompyuterni ko'rish texnikasi ob'ektga tegishli bo'lishi 
mumkin bo'lgan piksellar guruhlarini aniqlash uchun rang gistogrammasi yoki 
qirralari kabi tasvirning turli xususiyatlarini ko'rib chiqish uchun ishlatiladi. 
Keyinchalik bu xususiyatlar ob'ektning yorlig'i bilan birga joylashishini bashorat 
qiluvchi regressiya modeliga kiritiladi. Boshqa tomondan, chuqur o'rganishga 
asoslangan yondashuvlar konvolyutsion neyron tarmoqlardan (CNN) uchdan-
uchgacha, nazoratsiz ob'ektni aniqlashni amalga oshiradi, bunda xususiyatlarni 
alohida aniqlash va ajratib olish kerak emas. CNN-ga yumshoq kirish uchun ushbu 
sharhni ko'rib chiqing. Chuqur o'rganish usullari ob'ektni aniqlashning eng 
zamonaviy yondashuvlariga aylanganligi sababli, biz ushbu qo'llanma maqsadlari 
uchun e'tiborni qaratadigan usullardir.