Ракамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадкщот институти хузуридаги илмий даражалар берувчи

m
\i = l ,2
.....
N },
Синов боскичида берилган тасвир SIFT оркали ифодаланади:
t s t
t s t
t s t
t st
1 
= 
, &
2
,■■■, 
K
M
3-босцич.
Белгиларни 
узаро 
богликдигини 
бахолашга 
асосланган 
алгоритмдан фойдаланиб, синов тасвири берилган тасвирлардан бирига тегишли 
эканлиги аникланади
Дескрипторлар учун вазн кийматлари хисоблангач, вазн киймати ва хар бир 
дескриптор жуфтлиги орасидаги масофани бирлаштириш оркали укув тасвири 
ва синов тасвири орасидаги фаркни топилади:
м
0(1“, I 1
) = 2
f
К , 
d К , 4
)).
m=1
Таклиф этилган алгоритмнинг самарадорлигини бахолаш учун тажриба 
усулида хозирда кенг таркалган PCA (Principal Component Analysis), LDA (Local 
Discriminant Analysis), NMF (Non Negative Matrix Factorization) каби алгоритмлар 
билан солиштирилди. Юзни ёпилган кисмни ортириб бориш оркали утказилган 
тажриба натижалари 4-расмда келтирилган.
4-расм. юз тасвирини ёпилганлик даражаси буйича юзни аниклаш
самарадорликлари
Алгоритм самарадорлигини аниклаш учун PCA LDA NMF статистик 
усулларга асосланган алгоритмлар билан солиштирилди. Тажриба утказиш учун 
AR юз тасвирлари базасидаги хар бир шахсга тегишли 13 хил узгаришдаги юз 
тасвирлар танлаб олинади. Ушбу 13 хил узгаришдаги тасвирдан учта ёпилмаган 
юз тасвири укув турламни яратиш учун ишлатилган хамда колган 10 тасвир 
синов тупламни хосил килиш учун фойдаланилган.
Диссертациянинг «
Ишлаб чикилган алгоритмларни тажрибавий тадкик
килиш ва куллаш
» номли туртинчи боби мавжуд ва таклиф этилган усул ва 
алгоритмлар асосида ишлаб чикилган дастурий мажмуани амалиётга тадбик 
этиш масалаларига багишланган. 
Тажрибавий тадкикотлар натижасида 
тасвирларни таниб олиш учун тасвирни характерловчи белгилар ажратиб олинди 
ва самадорлиги бахоланди.
18

---