Tijorat grafikasi - Fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat universiteti matematika va kompyuter ilmlari

|
Fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat universiteti matematika va kompyuter ilmlari
|
bet | 4/9 | Sana | 24.05.2024 | Hajmi | 300,28 Kb. | | #252810 |
Bog'liq grafika.kurs0416Tijorat grafikasi. Iqtisodiy ko`rsatkichlar va jarayonlarni yaqqol ko`rsata bilish uchun xizmat qiladi.
Konstruktorlik grafikasi. Iqtisodiyot, texnika, qurilish va boshqa sohalarda loyihalash ishlarini osonlashtirish, yaxshilash, jadallashtirish va avtomatlashtirishni ta`minlaydi.
Illyustrativ grafika. Xizmat ko`rsatishning turli sohalarida bezatish ishlarida foydalaniladi.
Badiiy grafika. San`at asarlarini yaratishda keng qo`llaniladi.
Ilmiy sohada izlanish natijalarini, ko`rsatkichlarini oson va qulay ko`rinishda tasvirlashda grafika foydalaniladi. Ayniqsa, matematika, geometriya, kimyo, biologiya kabi fanlarni o`qitishda turli shakllarni ikki, uch o`lchovli ko`rinishda tasvirlashda, tasvirni o`quvchi ko`z oldida gavdalantirishda, tasavvur hosil qilishda kompyuter grafikasining o`rni beqiyosdir. Tijorat grafikasi statistik ma’lumotlarni, iqtisodiy o`sish yoki kamayish jarayonlarini tasvirlashda qo`llaniladi. Bunda ko`rsatkichlarni diagramma turlari, 15 jadval, harakatlar orqali, video, audio ko`rinishda tasvirlash mumkin. Axborot marketingi kompyuter grafikasi vositalari qo`llanishining eng keng va turli-tuman sohasidir. Shaxsiy kompyuter yordamida qurilgan interaktiv grafiklar, diagrammalar, rasmlardan ko`pincha moliyaviy-iqtisodiy tahlilni o`tkazish uchun hamda rejalashtirish va marketing qarorlarini qabul qilishda qulay vosita sifatida foydalaniladi. Tijorat kompyuter grafikasining dasturiy vositalari tufayli byudjet, tovarlarning mavjudligi, pul mablag`larining harakati, foydaning miqdorlari, foiz stavkalari, sarmoya kiritishdan daromadlar, buyurtmalar «portfeli»ning holati haqidagi ma’lumotlarga ega har xil interaktiv grafiklar va diagrammalarni tayyorlash mumkin. Konstruktorlik grafikasi qurilish, texnika kabi sohalarni loyihalarini chizish, loyiha orqali inshootni tayyor holatda ko`rish imkonini beradi. Bu esa iqtisodiy samaradorlikni oshirish, sarf-xarajatni hisoblash, xatolarni kamaytirishga sabab bo`ladi. Illyustrativ grafika asosan turli shakllar hosil qilish, ranglar bilan ishlash, bezatish bilan shug`ullanadi. Biror mahsulotni reklama yoki taqdimot qilish, ko`pchilikka tanishtirishda illyustrativ grafika yordamga keladi. Ma’lumotlarni tayyorlashda geometrik shakllar, diagramma, rasmlar kabi turli xil ko`rinishdagi shakllardan foydalanish mumkin. Tovarni har tomonlama mos, chiroyli ko`rsata olishlik bozor jamiyati uchun juda xos. Bunda hamma narsa tovarning sifatiga bog`lik. Masalan, o`zi, o`z tovari yoki kompaniyasi haqidagi axborotni qanday berishning belgilangan madaniyati vujudga kelgan. Xususan, axborot sohasi tovarlarini reklama qilish uchun illyustrativ kompyuter grafikasidan foydalanish maqsadga muvofiq. Illyustrativ grafika vositalari sifatli mashina tasvirlari, illyustrativ matnlar, chizmalar, eskizlar, geografik xaritalarni yaratish uchun xizmat qiladi. Badiiy grafika sohasi badiiy san`at asarlari ya’ni rasmlar, haykaltaroshlik ishlari, miniatura rasmlarida foydalaniladi. Bunda asardagi rang va chiziqlar joylashuvi, ko`rinishi, nuqtalar sonini boshqarish mumkin.
1.2 Avtomatik obyekt tanishning asosiy usullari
Obyektni tanish, kompyuter texnologiyalari sohasida o'zgaruvchanligi va o'zining belgilangan xususiyatlari bo'yicha identifikatsiya qilish jarayoni hisoblanadi. Bu texnologiya, obyekt yoki narsalarni tasvirini olish, aniqlash va ulardan ma'lumot olishni o'rganish uchun foydalaniladi. Obyektni tanishning asosiy qismi, kompyuter vision (kompyuter ko'rish) va ma'lumot olishning bir qator usullari bilan bog'liq. Quyidagi texnologiyalar obyektni tanishni amalga oshirishda muhim ahamiyatga ega: 1. İmij qismi tanish: Bu texnologiya obyektlarni tasvir etish uchun rasm ma'lumotlarini ishlaydi. Bu rasm ma'lumotlaridan yuqori darajali xususiyatlar aniqlanadi va obyektlar tasniflanadi. Bunday texnologiyalarga misol sifatida Convolutional Neural Networks (CNN) keltirilishi mumkin.
2. Video tanish: Bu texnologiya video ma'lumotlardan foydalanib obyektlarni tanib olishni o'rganadi. Bir nechta imijlarni o'z ichiga olgan holda, obyektlarni aniqlash, izlash va ulardagi harakatlarni tasniflash imkonini beradi.
3. 3D tanish: Bu texnologiya obyektlarni uch o'lchamli (3D) koordinatalarda tasvirlashga yordam beradi. Obyektlarning o'lchamlarini, shakl va qirralarini aniqlashda foydalaniladi. Bu texnologiyaga misol sifatida 3D skannerlar va lidar ko'rsatkichlari keltirilishi mumkin.
4. Xaritalash: Bu texnologiya obyektlarni xaritalash va ulardan ma'lumot olishga yordam beradi. Obyektlar koordinatalariga asoslangan xaritalar yaratish va ulardan foydalanish orqali obyektlarni tanib olish imkonini beradi.
Obyektni tanish texnologiyalari ko'plab sohalarda foydalaniladi, masalan:
- Avtomobillar uchun avtomatik haydovchi texnologiyalarda obyektlarni tanib olish, signalizatsiya tizimlari yordamida obyektlarni aniqlash.
- Tibbiyot sohasida radiologiya rasmlarida tashxis qilish uchun obyektlarni ko'rib chiqish.
- Oyinlar va animatsiyalar sohasida obyektlarni tasvir etish va ulardan foydalanish.
Bu faqat bir nechta misollar hisoblanadi. Obyektni tanishning ko'plab boshqa sohalarida ham keng foydalanish mumkin.
İmaj qismi tanish (image recognition), kompyuter vision (kompyuter ko'rish) sohasida obyektlarni tasvir etish uchun rasm ma'lumotlarini ishlab chiqish va ulardan foydalanish texnologiyasidir. Bu texnologiya, kompyuterlarga obyektlarni aniqlash, tasniflash, izlash, joylashtirish va boshqa amallarni bajarish imkonini beradi.
İmaj qismi tanishning asosiy qismi, rasm ma'lumotlarini tahlil qilish uchun ma'lumotlar o'rganish algoritmlaridan foydalanishdir. Quyidagi asosiy qadamlar obyektlarni tanib olishda qullaniladi:
1. Rasm ma'lumotlarini tahlil etish: Obyektlarni aniqlash uchun rasm ma'lumotlarini tahlil qilish kerak. Bu jarayonda, rasm ma'lumotlarining tarkibida yuqori darajali xususiyatlarni aniqlash uchun filtrlar, kenar aniqlash algoritmlari va boshqa tahlil usullaridan foydalaniladi.
2. Xususiyatlarni tanib olish: Rasm ma'lumotlaridan foydalanib, obyektlarning belgilangan xususiyatlari (masalan, shakl, rang, nuqtaviy nuqtalar, uzunliklar) aniqlanadi. Bu xususiyatlar, obyektlarni boshqarish va ulardan foydalanishning asosiy qismlari bo'lib, masofaviy masofalar, tasvirni almashtirish, tasniflash va boshqa vazifalarni bajarishda foydalaniladi .
3. Obyektlarni tasniflash: Tanilgan xususiyatlardan foydalanib, obyektlarni bir nechta toifalarga bo'lganligi bo'yicha tasniflash amalga oshiriladi. Bu uchun, ma'lumotlar o'rganish algoritmlari (masalan, neyral tarmoq modellari) yordamida obyektlar tasniflanadi va bir nechta klasslarga bo'linganligi aniqlanadi.
4. Obyektlarni aniqlash va joylashtirish: İmaj qismi tanish, obyektlarni tasniflashdan tashqari, ularni aniqlash va ulardagi joylashuvlarini topishning ham muhim qismidir. Bu jarayonda, obyektlarning joylashuvlarini aniqlash uchun rasm ma'lumotlarining global konteksti, konturlari, pozitsiyalari va boshqa belgilanadigan xususiyatlari foydalaniladi.
İmaj qismi tanish texnologiyalari, avtomobil identifikatsiyasi, yuz tanish, rasm qatorini tarjima qilish, rasm qidiruv tizimlari, tibbiyotda radiologiya tasnifi va boshqa ko'plab sohalarda foydalaniladi. Bu texnologiya, bilim, tijorat, tibbiyot, transport va boshqa sohalarda innovatsiyalar va muhim imkoniyatlarni yaratadi
Video tanish (video recognition) kompyuter vision (kompyuter ko'rish) sohasidagi texnologiyalardan biridir. Bu texnologiya, video ma'lumotlarini ishlayarak obyektlarni tanib olish, izlash, tasniflash va ulardagi harakatlarni tasniflash imkonini beradi.
Video tanishning asosiy qismi, bir nechta rasm ma'lumotlarini birikmasi sifatida ko'rinadi. Bir video faylida bir nechta rasm o'lchamlarni olish va ularni rasm qismi tanish algoritmlariga berish orqali obyektlarni aniqlash va tasniflash amalga oshiriladi. Bu jarayon quyidagi qadamlardan iborat bo'lishi mumkin:
1. Rasm ma'lumotlarini olish: Video faylida bir nechta rasm o'lchamlarini olish uchun video faylni kadrlarga bo'lib, har bir kadrdan rasm ma'lumotlarini olish kerak. Bu rasm ma'lumotlari, keyinchalik jarayonlarda foydalanish uchun tahlil qilinadi.
2. Obyektlarni aniqlash: Elon qilingan rasm ma'lumotlari tahlil qilinib, obyektlarni aniqlash jarayoniga o'tkaziladi. Bu qadarda, Convolutional Neural Networks (CNN) va boshqa rasm ma'lumotlarini tahlil qilish algoritmlaridan foydalaniladi. Obyektlar va ularning joylashuvi aniqlanadi.
3. Obyektlarni tasniflash: Aniqlangan obyektlar, ulardan foydalanishni osonlashtirish uchun tasniflanadi. Bu qadarda, o'rganish modellari (masalan, neyral tarmoq modellari) yordamida obyektlar bir nechta toifalarga bo'linganligi bilan tasniflanadi.
4. Harakatlar va tasniflash: Video tanishning muhim qismi, obyektlarning harakatlari va ulardagi tasniflashdir. Bu qadarda, obyektlarning harakatlari (masalan, joylashuvi, yo'nalishi, o'lchami) aniqlanib, ularga harakatlar, davolashlar va boshqa tasniflash amallari qo'llaniladi.
Video tanishning amaliyotda yaratilgan bir nechta muhim tadbirlari mavjud. Misol uchun:
- Surveillance tizimlari: Obyektlarni tanib olish va ulardagi harakatlarni tasniflash, surveillance(monitoring) tizimlarida foydalaniladi. Ushbu tizimlar orqali, xavfsizlik sohasida obyektlarning tanib olinishi va ulardagi harakatlar monitoring qilinishi mumkin.
- Avtomobil identifikatsiyasi: Video tanish, avtomobil identifikatsiyasi uchun ham foydalaniladi. Obyektlarni tanib olish va ulardagi harakatlarni tasniflash, avtomobillarni identifikatsiya qilish, haydovchi tizimlarda va avtomobil navigatsiyasi sohasida foydalaniladi.
- Meditsina: Video tanish texnologiyalari, tibbiyot sohasida ham foydalaniladi. Radiologiya tasnifi, endoskopi jarayonlarida obyektlarni tanib olish va ulardagi harakatlarni tasniflash imkonini beradi.
Video tanishning foydalanish sohalari juda kengdir va kompyuterlarga obyektlarni tanib olish, harakatlarni tasniflash va ulardan foydalanishning ko'plab imkoniyatlarini yaratadi.
1.2.1. Rasmni qayta ishlash va obyekt tanish usullari (masalan, edge detection, contour tracking)
|
| |