CHUQUR O'RGANISH USULLARIDAN FOYDALANGAN HOLDA UZBEK SO'ZLARI UCHUN IMO-ISHORA TILINI ANIQLASH MODELINI ISHLAB CHIQISH
Keywords:
O‘zbek imo-ishora tili, chuqur o‘rganish, konvolyutsion neyron tarmoqlari, ResNet-50, xususiyatlarni ajratib olish, real vaqtda tanish, yordamchi texnologiya, ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash, imo-ishoralarni aniqlash, qulaylik.Abstract
Chuqur o‘rganish usullaridan foydalangan holda o‘zbek tilidagi so‘zlarni imo-ishora tilini aniqlash modelini ishlab chiqish O‘zbekistondagi eshitish qobiliyatiga ega bo‘lmagan jamoalar duch keladigan muloqot to‘siqlarini bartaraf etishga qaratilgan. Ushbu tadqiqot o‘zbek imo-ishora tilini tanib olishning aniq va samarali modelini yaratish uchun ilg‘or chuqur o‘rganish usullaridan foydalanadi va shu orqali eshitish qobiliyati zaif shaxslarning jamiyatga yaxshiroq integratsiyalashuviga yordam beradi. Model imo-ishora tilidagi imo-ishoralarni tanib olish va matn formatiga tarjima qilish, foydalanish imkoniyati va muloqotni yaxshilash uchun mo'ljallangan.
Metodologiya bir necha muhim bosqichlarni o'z ichiga oladi: tasvirni oldindan qayta ishlash, xususiyatlarni ajratib olish, xususiyatlarni o'rganish va tasniflash. Dastlab, turli oʻzbek imo-ishoralarini yozib olgan videomaʼlumotlar tasvir ramkalariga aylantiriladi. Ushbu ramkalar ma'lumotlar to'plamida izchillik va ravshanlikni ta'minlash uchun standart o'lchamga o'zgartirish va shovqinlarni olib tashlashni o'z ichiga olgan holda oldindan ishlov berishdan o'tadi. Xususiyatlarni ajratib olish Gabor filtrlash kabi usullar yordamida amalga oshiriladi, bu imo-ishoralarning muhim xususiyatlarini samarali ushlaydi. Shundan so'ng, har bir imo-ishora tilining o'ziga xos xususiyatlarini o'rganish va aniqlash uchun konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN) qo'llaniladigan xususiyatlarni o'rganish boshlanadi.
Taklif etilayotgan model ResNet-50 arxitekturasidan foydalanadi, bu chuqur qoldiq tarmoq tasvirni aniqlash vazifalarida yuqori ishlashi bilan mashhur. Model turli oʻzbek imo-ishoralarini ifodalovchi tasvirlarning keng qamrovli maʼlumotlar toʻplamida oʻrganilgan. O'quv jarayoni tanib olish aniqligini optimallashtirish uchun tarmoq parametrlarini nozik sozlashni o'z ichiga oladi. Yakuniy tasnif bosqichida o‘rganilgan xususiyatlardan imo-ishoralarni to‘g‘ri turkumlash, mos o‘zbekcha so‘zlarga aylantirish uchun foydalaniladi.
Dastlabki natijalar o‘zbek imo-ishoralarini tanib olish va tarjima qilishda yuqori darajadagi aniqlikni ko‘rsatmoqda. Model ajoyib sinov aniqligiga erishdi, bu uning real dunyo ilovalarida potentsial samaradorligini ko'rsatadi. Shu bilan birga, tadqiqot, ayniqsa, murakkab fon o'zgarishlari bilan real vaqt rejimida ma'lumotlarni qayta ishlash va turli imzolovchilar va atrof-muhit sharoitlarida mustahkamlikni ta'minlashda qo'shimcha tadqiqotlar va takomillashtirish zarurligini ta'kidlaydi.
Ushbu tadqiqotning ahamiyati texnologik innovatsiyalardan tashqarida. Imo-ishora tilini tanib olish uchun ishonchli vositani taqdim etish orqali model O‘zbekistondagi eshitish qobiliyati zaif odamlar uchun inklyuzivlik va ulardan foydalanish imkoniyatini ta’minlaydi. U eshitish nuqsonlari bo'lgan shaxslarga kengroq jamiyat bilan yanada samarali muloqot qilish imkoniyatini beradi va shu bilan ularning ta'lim va ijtimoiy imkoniyatlarini oshiradi.
References
Kayumov, O., Kayumova, N., Rayxona, A., & Madina, Y. L. (2023). THE STRATEGIC SIGNIFICANCE OF HUMAN RESOURCE MANAGEMENT IN UZBEKISTAN ENTERPRISES ON THE BASIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research, 268-272.
Kayumov, O., & Kayumova, N. (2023). BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS TO RECOGNIZE UZBEK SIGN LANGUAGE (UZSL). International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research, 1(2), 58-68.
Саидова, Х., Каюмов, О., & Каюмова, Н. (2024). Tasvirlarni tanib olish. Новый Узбекистан: наука, образование и инновации, 1(1), 676-679.
Xolboʻtayevich, T. O., Achilovich, K. O., & Rashitovna, K. N. (2022). Oʻzbekistonda raqamli iqtisodiyot sohasini rivojlantirish davrida korxonaning intelektual resurslarini boshqarish. International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research, 65-68.
Ahmad, A., Kayumov, O., & Kayumova, N. (2023). ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE MANAGEMENT OF INTELLECTUAL RESOURCES OF ENTERPRISES IN THE CONDITIONS OF THE DIGITAL ECONOMY IN UZBEKISTAN. Scientific-theoretical journal of International education research, 1(1), 106-116.
Turakulov, O. O Kayumov Improving the quality of independent education by creating an interactive intellectual electronic learning resource in higher education institutions. International Journal of Contemporary Scientific and Technical Research.
Kayumov, O., Sayfullayeva, I., & Rustamov, I. (2023, May). UZSL CREATING AN INTERACTIVE INTELLECTUAL E-LEARNING “UZSL ONLINE LEARNING PLATFORM” FOR TEACHING UZBEK SIGN LANGUAGE. In International Scientific and Practical Conference on Algorithms and Current Problems of Programming.
Kayumov O, Kayumova N, Xodjabekova D. Oʻzbek imo-ishora tilida lotin alifbosini tanib olishning barmoq boʻg‘imi va bilak koordinatalaridan olingan burchak belgilari asosidagi modeli
