223

Кўриш имконияти чекланган ва кўзи ожиз инсонлар жуда кўп қийинчиликларга дуч келишади. Мазкур тадқиқот бундай инсонларга мустақил равишда матнларни мутолаа қилиши ва ҳаётидаги турли муаммоларни бартараф этиш, шунингдек, сун’ий интеллект ёрдамида ўзлари хоҳлаган адабиёт ва турли хабарлар матнларини бошқаларга қарам бўлмасдан ўқий олиши ва тушунишларига ёрдам беради. Брайл алифбоси кўзи ожиз ва кўриш қобилияти заиф инсонлар ўртасидаги ёзма ма’лумот алмашишнинг энг самарали воситаси ҳисобланади. Брайл алифбоси бўлмаган фойдаланувчилар учун Брайл ҳужжатларининг таржимаси кўриш қобилияти заиф ва кўриш қобилияти паст инсонлар ўртасидаги ёзма мулоқот учун асосдир. Кўзи ожиз инсонлар бу кодларни тушунмайди ва уларнинг Брайл кодини тушунишга бўлган эҳтиёжи бутун дунё бўйлаб турли тилларда Оптик Брайлни таниш (ОБТ)нинг ривожланишига олиб келди. ОБТ ҳозирда янги, синаб кўрилмаган ва кўп қадамли тадқиқотларни талаб қиладиган соҳадир. Таклиф этилган ОБР тизимини мувафф ақиятли амалга оширишдан мақсад – кўзи ожиз ва кўриш имконияти чекланган инсонлар ўртасидаги ўзбек тилида ёзма алоқа бўшлиғини камайтиришдан иборат. Ушбу мақолада Брайл алифбоси ёзма ҳужжатлардаги турли тиниш белгиларини таниб олиш учун ўзбек Брайл идентифи катори (ЎБИ) тизими тасвирланган.

  • Количество прочтений 132
  • Дата публикации 16-02-2023
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы32-41
Ўзбек

Кўриш имконияти чекланган ва кўзи ожиз инсонлар жуда кўп қийинчиликларга дуч келишади. Мазкур тадқиқот бундай инсонларга мустақил равишда матнларни мутолаа қилиши ва ҳаётидаги турли муаммоларни бартараф этиш, шунингдек, сун’ий интеллект ёрдамида ўзлари хоҳлаган адабиёт ва турли хабарлар матнларини бошқаларга қарам бўлмасдан ўқий олиши ва тушунишларига ёрдам беради. Брайл алифбоси кўзи ожиз ва кўриш қобилияти заиф инсонлар ўртасидаги ёзма ма’лумот алмашишнинг энг самарали воситаси ҳисобланади. Брайл алифбоси бўлмаган фойдаланувчилар учун Брайл ҳужжатларининг таржимаси кўриш қобилияти заиф ва кўриш қобилияти паст инсонлар ўртасидаги ёзма мулоқот учун асосдир. Кўзи ожиз инсонлар бу кодларни тушунмайди ва уларнинг Брайл кодини тушунишга бўлган эҳтиёжи бутун дунё бўйлаб турли тилларда Оптик Брайлни таниш (ОБТ)нинг ривожланишига олиб келди. ОБТ ҳозирда янги, синаб кўрилмаган ва кўп қадамли тадқиқотларни талаб қиладиган соҳадир. Таклиф этилган ОБР тизимини мувафф ақиятли амалга оширишдан мақсад – кўзи ожиз ва кўриш имконияти чекланган инсонлар ўртасидаги ўзбек тилида ёзма алоқа бўшлиғини камайтиришдан иборат. Ушбу мақолада Брайл алифбоси ёзма ҳужжатлардаги турли тиниш белгиларини таниб олиш учун ўзбек Брайл идентифи катори (ЎБИ) тизими тасвирланган.

Русский

В республике разрабатывается система узбекского идентификатора шрифта Брайля (OBI), которая поможет слабовидящим и слепым людям самостоятельно читать и понимать тексты с помощью искусственного интеллекта. Брайль является основным средством письменного общения для людей с нарушениями зрения, но пользователи, не владеющие шрифтом Брайля, могут испытывать затруднения при его понимании. OBI стремится восполнить этот пробел, переводя шрифт Брайля в более удобочитаемую форму для пользователей, не использующих Брайль. Система OBI специально ориентирована на распознавание знаков препинания в документах Брайля и является частью более широкой области оптического распознавания Брайля (OBR), которая все еще является новой и требует значительных исследований. Целью системы OBI является улучшение письменной коммуникации для слабовидящих в Узбекистане.

English

The Uzbek Braille Identifier System (OBI), which will help visually impaired and blind people to independently read and understand texts with the help of artificial intelligence, is being developed in the republic. Braille is the primary means of written communication for the visually impaired, but users who are not proficient in Braille may have difficulty understanding it. OBI aims to fill this gap by translating braille into a more readable form for nonbraille users. The OBI system specifically targets punctuation recognition in braille documents and is part of the broader field of optical braille recognition (OBR), which is still new and requires significant research. The goal of OBI is to improve written communication for the visually impaired in Uzbekistan.

Имя автора Должность Наименование организации
1 Axatov A.R. texnika fanlari doktori, professor, Хalqaro hamkorlik bo‘yicha prorektor Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti
2 Ulugmurodov S.B. “Kompyuter ilmlari va dasturlashtirish” kafedrasi tayanch doktoranti Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy universitetining Jizzax filiali
Название ссылки
1 Vision 2020 Sri Lanka. Available at: http://www.vision2020.lk/blindness&visi on.html/ (accessed 23.10.2013).
2 Jiménez J. et al. Biography of Louis Braille and invention of the braille alphabet. Survey of ophthalmology, 2009, vol. 54.1, pp. 142–149.
3 Akhatov A., Ulugmurodov A. Methods and algorithms for separation of text written in braille into classes using neural network technologies. Eurasian Journal of Mathematical Theory and Computer Sciences, 2022, vol. 2 (11), pp. 4–8. DOI: 10.5281/zenodo.7149006/.
4 Al-Saleh A., El-Zaart A., AlSalman A.A. Dot Detection of Braille Images Using A Mixture of Beta Distributions. Journal of Computer Science, 2011, vol. 7 (11), pp. 1749–1759.
5 Ritchings R.T., Antonacopoulos A., Drakopoulos D. Analysis of scanned Braille documents. Document Analysis Systems: World Scientific Publishing Company, 1995, pp. 413–421.
6 Ng C.M., Ng V., Lau Y. Statistical Template Matching for Translation of Braille. Proceedings of the Spring Conference on Computer Graphics (SCCC 1999), 1999, pp. 197–200.
7 Antonacopoulos A., Bridson D. A Robust Braille Recognition System. Document Analysis Systems VI. Eds. A. Dengel and S. Marinai. Springer Lecture Notes in Computer Science, LNCS 3163, 2004, pp. 533–545.
8 Wong L., Waleed A., Hussmann A. A software algorithm prototype for optical recognition of embossed Braille. Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR’04), 2004, August, pp. 23–26.
9 Akhatov A.R., Ulugmurodov Sh.A.B. Methods and algorithms for distribution of text from images using OPENCV2 Module. International Scientific and Current Research Conferences, 2022, vol. 1 (01), pp. 45–47. Available at: https://orientalpublication.com/index.php/iscrc/article/view/621/.
10 Axatov A.R., Ulugʻmurodov Sh.A.B. Inkluziv taʻlimda innovatsion sensorli oʻqitish texnologiyasi. International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research, 2022, vol. 1 (2), pp. 213–216. Available at: http://journal.jbnuu.uz/index.php/ijcstr/article/view/160/.
11 Halder S., Hasnat A., Khatun A., Bhattacharjee D., Nasipuri M. Development of a Bangla Character Recognition (BCR) System for Generation of Bengali Text from Braille Notation. Proceedings of the international Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 2013, June, vol. 3, iss. 1. ISSN: 2278-3075.
12 Fisher R., Perkins S., Walker A., Wolfart E. Spatial Filters – Mean Filter. 2003. Available at: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/mean.htm/ (accessed 11.08.2013).
13 Fisher R., Perkins S., Walker A., Wolfart E. Spatial Filters – Median Filter. 2003. Available at: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/median.htm/ (accessed 11.08.2013).
14 Powell B. Convert Color to gray scale. 2003. Available at: http://www.bobpowell.net/grayscale. htm/ (accessed 10.09.2013).
15 Canny J. A Computational Approach To Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, vol. 8 (6), pp. 679–698.
16 Zhendong Guo, Francesco Ambrosio, Alfredo Pasquarello. Evaluation of Photocatalysts for Water Splitting through Combined Analysis of Surface Coverage and Energy-Level Alignment. ACS Catalysis, 2020, 10 (22)
17 Kim, C., Pilania, G. & Ramprasad, R. Machine learning assisted predictions of intrinsic dielectric breakdown strength of abx3 perovskites. J. Phys. Chem. 14575–14580, 2016, 120 p.
18 Muhammad Rehan Naeem; Rashid Amin; Sultan S. Alshamrani; Abdullah Alshehri. Digital Forensics for Malware Classification: An Approach for Binary Code to Pixel Vector Transition. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, no. 1-12.
19 McCulloch W., Pitts W. A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943, vol. 5 (4), pp. 115–133.
20 Silverman B.W., Jones M.C. E. Fix and J.L. Hodges (1951): an important contribution to nonparametric discriminant analysis and density estimation. International Statistical Review, 1989, vol. 57 (3), pp. 233–247.
В ожидании