YUZ TASVIRI ASOSIDA HIS-TUYG‘ULARNI TASNIFLASHNING NEYRON TARMOQ MODELI

Mazkur maqolada yuz tasvirlari asosida inson his-tuyg‘ularini avtomatik aniqlash va tasniflash muammosi chuqur tahlil qilingan. Tadqiqotda yuz ifodalari orqali hissiy holatlarni aniqlashning dolzarbligi, mavjud yondashuvlarning afzallik va cheklovlari ko‘rib chiqilgan. His-tuyg‘ularni aniqlashda yuzning geometrik xususiyatlariga asoslangan yondashuv taklif etilib, bunda yuzdagi 68 ta maxsus nuqta yordamida normallashgan belgilar fazosi shakllantirilgan. Ushbu belgilar asosida ko‘p qatlamli perseptron (MLP) neyron tarmog‘i ishlab chiqilib, optimallashtirilgan arxitektura asosida o‘qitildi. Tadqiqot doirasida FER2013 va KDEF kabi keng tarqalgan ma’lumotlar bazalaridan foydalanildi. Yuzni aniqlash bosqichida Haar Cascade algoritmi, yuz maxsus nuqtalarini aniqlashda esa Dlib kutubxonasidagi regressiya daraxtlariga asoslangan model qo‘llandi. Neyron tarmoq modeli Python dasturlash muhiti hamda TensorFlow va Keras kutubxonalari yordamida o‘qitildi va baholandi. O‘tkazilgan tajribalar natijasida taklif etilgan MLP modeli FER2013 ma’lumotlar bazasida 93 % va KDEF bazasida 91 % aniqlik ko‘rsatkichlariga erishdi. Olingan natijalar SVM, KNN, Random Forest va Decision Tree kabi klassik tasniflagichlar bilan solishtirilib, taklif etilgan yondashuvning ustunligi tasdiqlandi. Tadqiqot natijalari yuz ifodalari asosida his-tuyg‘ularni aniqlashda geometrik belgilar va yengil neyron tarmoq modellari samarali ekanligini ko‘rsatadi hamda real vaqtli intellektual tizimlarda qo‘llash imkoniyatini ochib beradi.

Перевод пока недоступен