Tasvirlarni
tanib
olish
tizimining aniqligini oshirish uchun tizimlarning aniqligini oshirish uchun neyron
tarmoqlarga intervalgacha og'irliklar o'zgartiriladi.
Tasvirni
aniqlashda
(Ob'ektni
aniqlash, Yuzni tanib olish) qo'llaniladigan algoritmlarning ba'zilari
SIFT (Scale-
invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Roust Features), PCA (Principal
Component Analysis) va LDA (Linear Diskriminant Analysis) hisoblanadi .
1-Rasm: Matritsa Formatida Qayd Etilgan Tasvirning Kichik Qismi Piksel O'rtacha
Qiymatining Bitta Qiymatga Teng2-
Tasvirni
tanib olishning qiyinchiliklari
Ko'rish nuqtasining
o'zgarishi: Haqiqiy dunyoda tasvir ichidagi ob'ektlar turli yo'nalishlarda tekislanadi va
bunday tasvirlar
tizimga kiritilganda, tizim noto'g'ri qiymatlarni bashorat
qiladi. Muxtasar qilib aytganda, tizim tasvirning hizalanishini o'zgartirish (chap, o'ng,
pastki, yuqori) uni farq qilmasligini tushunolmaydi va shuning uchun tasvirni tanib
olishda qiyinchiliklar tug'diradi.
O'lchovdagi o'zgarishlar: o'lchamdagi
o'zgarishlar ob'ektning tasnifiga ta'sir qiladi. Ob'ektni qanchalik yaqinroq ko'rsangiz,
u hajmi jihatidan shunchalik kattaroq ko'rinadi va aksincha
Deformatsiya: jismlar deformatsiyalangan bo'lsa ham o'zgarmaydi. Tizim
mukammal tasvirdan o'rganadi va ma'lum bir ob'ekt faqat muayyan shaklda bo'lishi
mumkinligi haqidagi tasavvurni shakllantiradi. Biz bilamizki, real dunyoda shakl
o'zgaradi va natijada tizim ob'ektning deformatsiyalangan tasviriga
duch kelganda
noaniqliklar mavjud.
Do'stlaringiz bilan baham: 
