CC BY
29OBYEKTLARNI TANIB OLISHDA PYTHON DASTURIDAN FOYDALANISHNING AFZALLIKLARI
B. T. Toirov
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti 2-bosqich magistranti
T. S. Jumaev
O'zbekiston xalqaro islom akademiyasi Zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalari kafedrasi katta o'qituvchisi, PhD
O. T. Toirov
Toshkent davlat transport universiteti "Materialshunoslik va mashinasozlik" kafedrasi assissenti.
ANNOTATSIYA
Ob'ektlarni tanishda televizion tasvirlarni avtomatik qayta ishlashning matematik modellashtirish usullari va texnologiyasidan foydalanildi.
Kalit so'zlar: Python dasturi, titr, cv2, OpenCV, face-recognation, televideniya sohasi.
ADVANTAGES OF USING THE PYTHON PROGRAM IN RECOGNITION OF
OBJECTS
ABSTRACT
Mathematical modeling methods and technology of automatic processing of television images were used to identify objects.
Keywords: Python program, subtitle, cv2, OpenCV, face-recognition, television.
XXI asr kompyuter texnologiyalari asri. Kundalik hayotimizda biror bir ishni texnologiyalardan foydalanmasdan amalga oshirishning iloji yo'q. Ular hayotimizga shu darajada kirib keldiki oddiy holatlarda ham ularsiz ishni amalga oshirish insonlarga qiyinchiliklar tug'dirmoqda. Shunday muammolardan biri Titrlarda bo'layotgan xatoliklar Televideniya sohasida ayanan ko'zga ko'rinmasada lekin katta xatoliklarni keltirib chiqarayotgan masaladir. Bu muammo quyidagi rasmda ko'rishingiz mumkin (1-rasm).
Bu aynan o'zimizning yurtimizda O'zbekiston darajasida yuqori telekanallarda bo'lgan ikkita telekanal jonli efir vaqtida bitta insonning ism va familyasini noto'g'ri berishmoqda.
|o'zbek!stonT?1
IBAHUHHA - HA MOT!
H0OPMAHHM )MMÏHMKAL|MÛ
AXBOROI VA QMMAV1Y TBO l/IH4>0PMAL|MM KOMMlNIKATSffALAR AGENTLI bSX KOMhiyHWKAL^MM
AVAZJON KARIMOV
"UZtNSURANCE* ("0'ZAGR0SUG'URTA-AJ) KOMPANIVASI
WW.A0KA.UZ 1 flHrMJlMKJlAP
AXBOROT VA OMMAV1V KOMM JNIKATSIVAUR AGENTLIGI
m
WWW.Aairt.ll7
LUy^PAT KOflMPOS
"UÎINSURANCr KOMT1AHHFCH AX60P0T XM3MATU PAX&APW
1-rasm. Titrdagi xatoliklar
Lekin bu inson malum bir soha bo'yicha rahbar lavozimida ishlaydi, uning ismi bilan familyasini xato efirga uzatish insonlar tomonidan amalga oshirilmoqda. Bunday xatoliklarni bartaraf etish uchun biz amalda qo'llamoqchi bo'lgan tajriba, har qanday shaxsning face-recognation orqali shaxsini tanib olib, ismi bilan familyasini avtomatik ravishda efirga bexato uzatishdan iborat. Hozirgi kunda bu tajribani qo'llash uchun kerak bo'ladigan dastur va yo'nalishlar mavjuddir. Birinchi navbatta obyektni tanib olish kerak bo'ladi va bu kamera orqali amalga oshiriladi. Buning uchun kompyuterga python dasturi yuklab olinib, shu dasturning o'zidan foydalangan holda obyektni aynan yuz sohasi tanib olinadi. Buni amalga oshirishda bir nechta qadamlarni bajaramiz.
1-QADAM Dastur yordamida tasvirlarni o'qib olishni amalga oshirish uchun dasturga quyidagi kodni kiritamiz: import cv2
capture = cv2.VideoCapture(0) while True:
ret, img = capture.read() cv2.imshow('From Camera', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xFF if k == 27: break
capture.release() cv2.destroyAllWindows()
Python dasturi yuqoridagi kod kiritgandan kegin obyektni kamera yordamida tanib oladi bunda cv2 paketidan va OpenCV paketlaridan foydalanamiz va obyektning quyidagi ko'rinishi xosil bo'ladi.
2-rasm. Obyektning ko'rinishi. 2-QADAM. Dastur obyektni kamera yordamida aniqlangandan so'ng, u obyekt yorqinligini va undagi konturlarni aniqlab oladi. Bu jarayon esa 3 va 4-rasmlarda o'z ifodasini topgan.
3-rasm. Oq va qora ranglardan iborat obyekt.
4-rasm. Konturlari aniqlangan obyekt.
Tanib olish, kontur aniqlash o'z nihoyasiga yetganidan so'ng face-recognation amalga oshiriladi bu birinchi navbatda qaralayotgan obyektning yuz qismini o'qib, kiritilgan ma'lumotlarni tekshirib, o'z arxivida shunday obyekt bor yo'qligini aniqlaydi. Agar bo'lsa uni ismi va familyasini to'g'ridan to'g'ri chiqaradi va titrga havola etadi. Ko'rib turganingizdek bu inson omilisiz amalga oshiriladi. Faqatgina bir marotaba shu obyekt to'g'risidagi ma'lumotlarni dasturga kiritib qo'yishning o'zi kifoya.
Xulosa
Ideal ko'rinishni tanib olish yuzlarni faqat odamlarga mos keladigan aniqlikda taniydi. Bundan tashqari, u umumiy bo'lishi kerak, ya'ni u har xil populyatsiyalarga ya'ni ozgina o'zgartirishlar bilan qo'llanilsa ham tanib olishi kerak. Masalan: ozgina shram yoki bo'lmasa yuzini burishtisa ham va soqol qo'ygan hollarda ham bu dastur ishlaydi. Albatta, bu dasturni vaqtdan yutishga, shu bilan birga xatoliklarni kamaytirish uchun qo'llash televidinya imkoniyatlarini ko'paytiradi.
REFERENCES
1. Yaniv Taigman, Ming Yang, Marc'Aurelio Ranzato, Lior Wolf // DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
2. ffl.X. OO3HHOB, H.M. Mnp3aeB, A.A Eo3opoB, T.C. ^yMaeB // fflaxcHH TaHHÖ onnm Macanacnga Ky^OK TacBnpnHHHr öenrnnapHHH a^param anropmMH.
3. Viola-Jones // Object detection framework.
4. M. Turk, A. Pentland. "Eigenfaces for Recognition". Journal of Cognitive Neuroscience. Vol 3, No. 1. 71-86, 1991.
