Deep Learning - Autoencoders va Generative Adversarial Networks (GANs)

|
Deep Learning - Autoencoders va Generative Adversarial Networks (GANs)
|
bet | 19/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov5. Deep Learning - Autoencoders va Generative Adversarial Networks (GANs)
Chuqur o'rganishning bu ikki usuli yuzni tanib olishda yangi yondashuvlar sifatida namoyon bo'lmoqda. Autoencoders, yuz xususiyatlarini samarali kodlash va dekodlash orqali, yuzni qayta tiklash va tanib olishda ishlatiladi. GANlar esa, real va soxta yuzlarni farqlash orqali yuzni tanib olish algoritmlarini o'qitishda qo'llaniladi.
- Afzalliklari: Yuzni tanib olishda yangi yondashuvlar taklif etadi, xususan, yuzlarni qayta tiklash va yaratishda yuqori samaradorlik.
- Kamchiliklari: Chuqur o'rganish modeli sifatida, ularga ham katta miqdorda o'qitish ma'lumotlari va kuchli hisoblash quvvati kerak.
Yuzni tanib olish algoritmlari doimiy ravishda takomillashtirilib, yangi texnologiyalar bilan boyitilib bormoqda. Bu algoritmlarning keng qo'llanilishi ularni turli sohalarda, xususan xavfsizlik, mobil ilovalar, shaxsiy identifikatsiya va boshqalar uchun juda muhim qiladi.
Kelajakdagi o’rni va ilovalar
Yuzni tanib olish texnologiyalari tez rivojlanmoqda va bu soha kelajakda yanada kengayib borishi kutilmoqda. Texnologiyalarning takomillashuvi bilan ularning qo'llanilish sohalari ham kengaymoqda, jumladan:
- Xavfsizlik Tizimlari: Aeroportlar, banklar va boshqa xavfsizlikni talab qiladigan joylarda foydalaniladi.
- Mobil Qurilmalar: Smartfonlarda yuz orqali qulflash tizimlari.
- Shaxsiy Identifikatsiya: Davlat idoralari va tijorat muassasalari tomonidan foydalaniladi.
- Robototexnika va Avtomatlashtirish: Interaktiv robotlar va yordamchi texnologiyalar uchun.
Bu algoritmlar doimiy ravishda yangilanib turilishi kerak, chunki texnologik rivojlanish va jamiyat ehtiyojlari o'zgarib turadi. Maxfiylik va etika masalalari ham diqqat markazida bo'lib, ushbu texnologiyalarni ishlab chiqarish va qo'llashda muhim rol o'ynaydi.
2.3 Algoritmlarni solishtirish
Yuzni tanib olish algoritmlarini solishtirish, ularning ishlash prinsiplari, qo'llanilish doirasi, afzalliklari va kamchiliklarini tushunishda muhimdir. Bu algoritmlar turli texnik yondashuvlardan foydalanadi va har birining o'ziga xos xususiyatlari bor. Quyida eng keng tarqalgan yuzni tanib olish algoritmlari — PCA (Principal Component Analysis), LDA (Linear Discriminant Analysis), LBPH (Local Binary Patterns Histograms) va CNN (Convolutional Neural Networks) haqida qisqacha solishtirma keltiriladi.
1. Principal Component Analysis (PCA) - Eigenfaces
Afzalliklari:
- Tez va samarali: Kichik hisob-kitob resurslarini talab qiladi va implementatsiya qilish oson.
- Keng qo'llaniladi, asosan oddiy tasvirlar bilan ishlaydigan sistemalar uchun mos.
Kamchiliklari:
- Yorug'lik va yuz pozitsiyasiga juda sezgir.
- Cheklangan umumlashtirish qobiliyati: Yangi va ko'rmagan yuzlar bilan ishlashda samaradorlik pasayishi mumkin.
2. Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces
Afzalliklari:
- PCAga qaraganda yorug'lik va yuz ifodalarining o'zgarishlariga nisbatan chidamliroq.
- Sinflar orasidagi farqlarni maksimal darajada oshirishga harakat qiladi, bu esa yuzlarni yanada aniqroq ajratish imkonini beradi.
Kamchiliklari:
- Ko'proq hisob-kitob va ma'lumot talab etiladi.
- O'qitish uchun katta hajmdagi ma'lumotlar to'plami zarur.
3. Local Binary Patterns Histograms (LBPH)
Afzalliklari:
- Mahalliy xususiyatlarni ajratib olishda juda samarali.
- Yorug'lik va yuz ifodalarining o'zgarishlariga yaxshi chidamlilik ko'rsatadi.
Kamchiliklari:
- Yuzning boshqa xususiyatlariga qaraganda aniqroq mahalliy xususiyatlarga tayanadi, shuning uchun ba'zi hollarda noto'g'ri identifikatsiyalar bo'lishi mumkin.
- Yuqori dimensiyali xususiyat makoni talab qilinishi mumkin.
4. Convolutional Neural Networks (CNN)
Afzalliklari:
- Eng yaxshi umumlashtirish qobiliyati: Yangi va turli sharoitlardagi yuzlarni tanib olishda juda samarali.
- O'z-o'zidan xususiyatlarni o'rganish qobiliyati, qo'shimcha xususiyat injiniringisiz.
Kamchiliklari:
- Katta miqdorda ma'lumotlar va kuchli hisoblash resurslarini talab qiladi.
- O'qitish vaqti juda uzoq bo'lishi mumkin, ayniqsa katta ma'lumot to'plamlari bilan ishlaganda.
|
| |