ҚОРАМОЛ ЮЗ ТАСВИРЛАРИГА ДАСТЛАБКИ ИШЛОВ БЕРИШ УСУЛЛАРИ (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024)
Қорамолларни идентификация қилишда юз тасвирларига дастлабки ишлов бериш жараёнлари муҳим аҳамиятга эга. Ушбу тадқиқотда қорамол юз тасвирларини тайёрлаш учун қўлланиладиган асосий алгоритмлар, уларнинг қўлланилиши ва самарадорлиги таҳлил қилинган. Таклиф этилган усуллар орасида тасвирларнинг ўлчамини нормаллаштириш, шовқинларни фильтрлаш, ранг ва контрастни яхшилаш, шунингдек, қизиқиш майдонларини нормаллаштириш каби жараёнлар мавжуд. Тадқиқот натижалари тасвирларга дастлабки ишлов бериш чуқур ўқитиш моделларининг аниқлик даражасини сезиларли даражада оширишини кўрсатади. Масалан, қайта ишланган тасвирлардан фойдаланган ҳолда, моделнинг идентификация самарадорлиги 10-15% гача яхшиланган. Шунингдек, мақолада келтирилган алгоритмлар ҳар хил сифатли маълумот тўпламларини шакллантириш учун қўлланиши мумкин бўлган универсал ечим сифатида тавсия этилади. Ушбу тадқиқот натижалари қорамолларни идентификация қилишдаги аниқликни оширишга ҳисса қўшади ва тасвирларга дастлабки ишлов бериш соҳасидаги илмий изланишлар учун янги имкониятларни очиб беради.
Keywords: идентификация; дастлабки ишлов бериш; қорамол идентификацияси; гаусс методи; тасвирларга ишлов бериш