RASMGA BOSHQA OBYEKTLARNI JOYLASHTIRISH VA MATN QO'SHISH: ZAMONAVIY TEXNOLOGIYALAR VA ALGORITMLAR
Keywords:
Kalit so'zlar: tasvirni qayta ishlash, obyekt obyekt, matn qo'shish, sun'iy intellekt, kompyuter vision, tasvir segmentatsiyasi, generativ modellar, augmented reality, optik asboblarni tekshirish, mashinaviy o'qitish.Abstract
Annotatsiya: Rasmga boshqa obyektlarni va matn qo'shish zamonaviy raqamli tasvirlarni qayta ishlash, sun'iy intellekt va kompyuter vision vision muhim yo'nalishlardan biridir. Uch maqola ushbu jarayonning usullari, algoritmlari qo' va kelajakdagi istiqbollarini keng qamrovli yoritadi. Obyektlarni boshqarishda quvvatlanadigan tasvirni segmentatsiya qilish, generativ model va auged reality texnologiyani tahlil qilish. Matn qo'shish jarayonida optik vositalarni aniqlash (OCR), font moslashuvi va kontekstual davolash usullari ko'rib chiqiladi. Maqola ushbu texnologiyaning dasturiy ta'minoti media, reklama ta'lim va tibbiyot sohalaridagi ahamiyatini muhokama qiladi, bu boradagi tadqiqotlarni va texnik yordamni olish. Maqo tasvirlarni ilmiy tekshirishlarni, dasturchilar va rasmlarni qayta ishlash ishlovchi mutaxassislar uchun mo'ljallangan.
References
• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., va boshqalar. (2014). Generativ raqib tarmoqlari. Neyron axborotni qayta ishlash tizimlaridagi yutuqlar, 27, 2672-2680.
• U, K., Gkioxari, G., Dollar, P. va Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. Kompyuterni ko'rish bo'yicha IEEE xalqaro konferentsiyasi materiallari, 2961-2969.
• Ronneberger, O., Fischer, P. va Brox, T. (2015). U-Net: Biomedikal tasvirni segmentatsiyalash uchun konvolyutsion tarmoqlar. Tibbiy tasvirni hisoblash va kompyuter yordamida aralashuv bo'yicha xalqaro konferentsiya, 234-241.
• Zhu, JY, Park, T., Isola, P. va Efros, AA (2017). Cycle-Consistent Adversarial Networks yordamida tasvirdan tasvirga bog'lanmagan tarjima. Kompyuterni ko'rish bo'yicha IEEE xalqaro konferentsiyasi materiallari, 2223-2232.
• Karras, T., Laine, S. va Aila, T. (2019). Generativ raqib tarmoqlari uchun uslubga asoslangan generator arxitekturasi. Kompyuterda ko'rish va naqshlarni aniqlash bo'yicha IEEE konferentsiyasi materiallari, 4401-4410.
• Smit, R. (2007). Tesseract OCR dvigatelining umumiy ko'rinishi. Hujjatlarni tahlil qilish va tan olish bo'yicha to'qqizinchi xalqaro konferentsiya, 2, 629-633.
• Azuma, RT (1997). Kengaytirilgan haqiqat bo'yicha tadqiqot. Mavjudligi: Teleoperatorlar va virtual muhitlar, 6(4), 355-385.
• Milgram, P. va Kishino, F. (1994). Aralash haqiqatdagi vizual displeylar taksonomiyasi. Axborot va tizimlar bo'yicha IEICE operatsiyalari, 77(12), 1321-1329.
• Lou, DG (2004). Scale-Invariant Keypoints dan o'ziga xos tasvir xususiyatlari. International Journal of Computer Vision, 60(2), 91-110.
• Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhodi, A. (2016). Siz faqat bir marta qaraysiz: birlashtirilgan, real vaqtda obyektni aniqlash. Kompyuterni ko'rish va naqshlarni aniqlash bo'yicha IEEE konferentsiyasi materiallari, 779-788.
