Тасвирлардан турли шаклдаги матнни аниқлашнинг сунъий интеллектга асосланган ечимлари

Admin bo'lib kirish (www.admin.slib.uz)

Tizim sinov (TEST) rejimida ishlamoqda! Murojat uchun @slib_support

Eski talqinga o'tish link

23 январ 2025

Asosiy til:O'zbek

Тасвирлардан турли шаклдаги матнни аниқлашнинг сунъий интеллектга асосланган ечимлари

Fan yo'nalishi:

679224d47b633.pdf

PDF

INFOLIB – O‘ZBEKISTON AXBOROT-KUTUBXONA JURNALI

Maqola chop etish see more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

Ушбу мақола тасвирлардан матнни аниқлаш учун сунъий интеллектнинг (СИ) ютуқлари ва методологияларини ўрганади, оптик белгиларни аниқлаш (ОБА) ва унинг СИ томонидан бошқариладиган такомиллаштирилган ёндашувларига эътибор қаратади. У турли хил матн шаклларини таниб олишда аниқлик ва мослашувчанликни яхшилайдиган чуқур ўрганиш, конволюцион нейрон тармоқлар (КНТ) ва такрорий нейрон тармоқлар (ТНТ) каби турли хил СИ моделларини ўрганади. Мақолада ушбу тизимлар дуч келадиган муаммолар, масалан, паст сифатли тасвирлардаги матн, турли шрифтлар, тиллар ва мураккаб тартиблар муҳокама қилинади. Хусусан, у олдиндан ўргатилган моделлар, мослашувчан ўрганиш ва реал вақтда ишлов беришни такомиллаштириш каби ушбу қийинчиликларни ҳал қилувчи СИ усулларини таъкидлайди. Кейс тадқиқотлари орқали у ҳужжатларни рақамлаштириш, автоматлаштирилган таржима ва маълумотларни олиш каби соҳалардаги иловаларни кўрсатади. Бундан ташқари, мақола юқори аниқлик ставкаларини таъминлаш учун анъанавий ОБА ва машинани ўрганишни бирлаштирган гибрид СИ моделларининг самарадорлигини баҳолайди. Ушбу соҳадаги келажакдаги тадқиқот йўналишлари тақдим этилган бўлиб, матнни аниқлашни янада қулайроқ, кенгайтириладиган ва турли соҳаларда қўлланилишини таъминлашда СИ ролини таъкидлайди. Ушбу иш визуал матнни аниқлашда сунъий интеллектнинг амалий қўлланилиши ва трансформацион салоҳияти ҳақида тушунча беради, бу эса автоматлаштирилган маълумот олишда кейинги инновациялар учун асос яратади.

MUALIFLAR

Teglar

# автоматизация# image processing# обработка изображений# автоматлаштириш# automation# Artificial Intelligence (AI)# deep learning# глубокое обучение# искусственный интеллект (ИИ)# Optical Character Recognition (O# Text Recognition# Convolutional Neural Networks (C# Recurrent Neural Networks (RNN)# Document digitization# Data extraction# Virtual Reality (VR).# оптическое распознавание символо# распознавание текста# сверточные нейронные сети (СНС)# рекуррентные нейронные сети (РНС# цифровка документов# извлечение данных# виртуальная реальность (ВР).# Сунъий интеллект (СИ)# оптик белгиларни аниқлаш (ОБА)# матнни аниқлаш# тасвирни қайта ишлаш# чуқур ўрганиш# конволюцион нейрон тармоқлари (К# такрорий нейрон тармоқлари (ТНТ)# ҳужжатларни рақамлаштириш# маълумотларни олиш# виртуал ҳақиқат (ВР)

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0073/A0125-0016

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

1.Nurmatovich, Tojimamatov Israil, and Alimamadov Nurmuhammad Alimardon o’g’li. «Sun’iy neyron tarmoqlarida o’qituvchili va o’qituvchisiz o’rgatish usullari: nazariya, amaliyot va tanlov masalalari.» Ilm fan xabarnomasi 1.2 (2024): 111-114.

2.Fan, Hu. «Research on innovation and application of 5G using artificial intelligence-based image and speech recognition technologies.» Journal of King Saud University-Science 35.4 (2023): 102626.

3.Jena, Biswajit, et al. «Artificial intelligence-based hybrid deep learning models for image classification: The first narrative review.» Computers in Biology and Medicine 137 (2021): 104803.

4.Xolmanova, Zulxumor. «Sun’iy intellekt: boris.» Computer linguistics: problems, solutions, prospects 1.1 (2023).

5.Bekmuratov, K. A., O. A. Mamaraufov, and D. K. Bekmuratov. «Sun’iy intellekt.» Oliy ta’lim muassasalari uchun uslubiy qo’llanma. Tashkent.«Navro’z» nashriyoti DUK 366 (2015).