TASVIRLARDAGI YUZLAR VA OBʼEKTLARNI ANIQLASH TIZIMINING ASOSIY TEXNOLOGIYALARI VA QOʻLLANILISHLARI
Abstrak
Tasvirlardagi yuz va obʼektlarni aniqlash texnologiyalari kompyuter koʻrish va sunʼiy intellektning zamonaviy yutuqlaridan biri boʻlib, u inson hayotining turli sohalarida, jumladan, xavfsizlik, transport, tibbiyot va koʻngilochar xizmatlarda keng qoʻllanilmoqda. Ushbu maqolada yuz va obʼektlarni aniqlashning asosiy tamoyillari, texnologik yondashuvlari, jumladan, konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), YOLO, Faster R-CNN kabi ilgʻor algoritmlar oʻrganiladi. Shuningdek, ushbu texnologiyalarning amaliy qoʻllanilishi, jumladan, avtonom transport vositalarida, biometrik autentifikatsiya tizimlarida va tibbiy diagnostikada foydalanilishi tahlil qilinadi. Maqola tasvirlardagi yuz va obʼektlarni aniqlashning samaradorligi, cheklovlari va kelajakdagi istiqbollarini yoritib beradi.
Iqtiboslar
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
Silver, D., Huang, A., & et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). Reinforcement learning: A survey. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237-285.
Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., et al. (2015). Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971.
Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 61, 85-117.
Levine, S., Finn, C., Darrell, T., & Abbeel, P. (2016). End-to-end training of deep visuomotor policies. The Journal of Machine Learning Research, 17(1), 1334-1373.
