Юз тасвирини аниқлашда кадрлараро корреляцион таҳлил

Юз тасвирини аниқлашда кадрлараро корреляцион таҳлил

№ 2 (8) 2019

Страницы:

18 –

21 Язык: узбекский

Открыть файл статьи

Аннотация

Ушбу мақолада динамик объектни, хусусан, унинг юз тасвирини аниқлаш учун яратилган мавжуд усуллар таҳлил қилиниб, динамик объектлар ва улардаги юз тасвирни аниқлашга корреляцион функцияни қўллаш тадқиқ қилинган. Фотосуратлардан юз тасвирини аниқлаш мақсадида, юз тасвирларни, яъни матрицаларни (қатор, устун ва матрица бўйича) ўхшашлик коэффициентлари аниқланган ва уларни формулалар асосида ҳисоблаш келтирилган.

This article analyzes the use of correlation function for dynamic objects and their facial image analysis by analyzing the dynamic object, in particular the methods used to determine their facial expression. The photographs provide an algorithm for calculating facial expressions, i.e. matrices (series, column and matrix), and formulas based on software developed to capture facial expression.

Список использованных источников

Ribakov D. Videoanalitika – mifi i real‘nie vozmojnosti. // Аlgoritm bezopasnosti №5/2010. – 69 str. (D. Rybakov. Video analytics - myths and real possibilities. // Security algorithm №5 / 2010. - 69 p.)

Sinitsin А.V., Rassadkin Yu. I. Identifikatsiya lits metodom korrelyatsionnogo sravneniya. // Simvol nauki. Moskva №10/2015. – 213-429 str. (Sinitsyn A.V., Rassadkin Yu.I. Face identification by the method of correlation comparison. // Symbol of science. №10 / 2015. - 429 p.)

Kononyuk A.Е. Obshaya teoriya rasspoznovaniya. // Кiev 2012. – 280 str. (Kononyuk A.E. General Theory of revelation. // Kiev 2012. - 280 p.)

Fan M., Zizhu J. Virtual dictionary based kernel sparse representation for face recognition. // Journal of Internet Information. №15/2017, pp.24-37.

Shapiro L., Stokman D. Komp‘yuternoe zrenie. // – Мoskva.: BINOM. Laboratoriya znaniy, 2006. -752 str. (Shapiro L., Stockman J. Computer vision. // - Moscow .: BINOM. Laboratory of knowledge, 2006. -752 p.)

Galea C., Farrugia R.A. Matching Software-Generated Sketches to Face Photographs With a Very Deep CNN, Morphed Faces, and Transfer Learning. // www.webofknowledge.com.