БИОЛОГИК ШАРТЛИ БЕЛГИЛАР
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Мазкур мақолада Габор фильтрлари ва тасвирни қайта ишлашнинг бошқа усулларидан фойдаланган ҳолда тасвирлардан биологик шартли белгиларни (БШБ) ҳисоблаш усули тақдим этилган. БШБлар миянинг визуал кортексидаги ҳужайралар фаолиятига асосланган моделлардир. Мақолада Габор фильтрларидан фойдаланиш, филтр чиқишларини бирлаштириш ва стандарт оғишларни ҳисоблаш каби белгиларни ҳисоблаш жараёни батафсил тавсифланган. Мураккаб ҳужайра моделларининг натижаларини ҳисоблаш ва уларнинг содда ҳужайралар чиқиши билан боғлиқлиги ҳам муҳокама қилинган.
Article Details
References
Mamatov, N. S., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Samijonov, B. N. (2024, February). Algorithm for improving the quality of mixed noisy images. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2697, No. 1, p. 012013). IOP Publishing. 2. Mamatov, N. S., Niyozmatova, N. A., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Tojiboyeva, S. X. (2023). Methods for improving contrast of agricultural images. In E3S Web of Conferences (Vol. 401, p. 04020). EDP Sciences. 3. Mamatov, N. S., Pulatov, G. G., & Jalelova, M. M. (2023). Image contrast enhancement method and contrast evaluation criteria optimal pair. Digital Transformation and Artificial Intelligence, 1(2). 4. Mamatov, N., Dadaxanov, M., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024, May). X-ray image contrast estimation and enhancement algorithms. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3147, No. 1). AIP Publishing.
Mamatov, N., Erejepov, K., Narzullayev, I., & Jalelova, M. (2024). Traditional and Machine Learning Methods of Face Image Segmentation. INTERNATIONAL JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED ISSUES OF DIGITAL TECHNOLOGIES, 7(1), 24–30. https://doi.org/10.62132/ijdt.v7i1.157 6. Mamatov, N., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024). Tasvir obyektlarini segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari. Modern Science and Research, 3(1), 1-4. https://inlibrary.uz/index.php/scienceresearch/ article/view/28241 7. Mamatov, N., Jalelova, M., Samijonov, B., & Samijonov, A. (2024). Algorithm for extracting contours of agricultural crops images. In ITM Web of Conferences (Vol. 59, p. 03015). EDP Sciences. 8. Mamatov, N., Jalelova, M., Samijonov, B., & Samijonov, A. (2024). Algorithms for contour detection in agricultural images. In E3S Web of Conferences (Vol. 486, p. 03017). EDP Sciences. 9. Mamatov, N., Niyozmatova, N., Jalelova, M., Samijonov, A., & Tojiboyeva, S. (2024, May). Methods for increasing the contrast of drone agricultural images. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3147, No. 1). AIP Publishing. 10. Mamatov, N., Sultanov, P., Jalelova, M., & Samijonov, A. (2023). 2D image processing algorithms for kidney transplantation. Scientific Collection «InterConf», (184), 468-474. 11. Solidjonovich, M. N., Qizi, J. M. M., Qizi, T. S. X., & O’G’Li, S. B. N. (2023). SUN’IY YO’LDOSHDAN OLINGAN TASVIRDAGI DALA MAYDONI CHEGARALARINI ANIQLASH USULLARI. Al-Farg’oniy avlodlari, 1(4), 177- 181. 12. Маматов Нарзулло Солиджонович, Жалелова Малика Моятдин қизи, Тожибоева Шахзода Холдоржон қизи, Самижонов Абдурашид Нарзулло ўғли. (2024). КОНТУРЛАРНИ ИНГИЧКАЛАШТИРИШ АЛГОРИТМЛАРИ. Uz-Conferences, 1(1), 346–352. Retrieved from https://uzconference. com/index.php/p/article/view/74
Маматов, Н., Султанов, П., Жалелова, М., & Тожибоева, Ш. (2023). Критерии оценки качества медицинских изображений, полученных на мультиспиральном компьютерном томографе. Евразийский журнал математической теории и компьютерных наук, 3(9), 27-37. 14. Фан, Н.Х. Распознавание жестов на видеопоследовательности в режиме реального времени на основе применения метода Виолы-Джонса, алгоритма CAMShift, вейвлет преобразования и метода главных компонент // Вестник Томского государственного университета. – Томск: ТГУ, 2013. – Т. 23. – № 2. – С. 102–111. 15. Human age estimation using bio-inspired features / G. Guo [и др.] // Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on. —IEEE. 2009. — С. 112—119. 16. Riesenhuber M., Poggio T. Hierarchical models of object recognition in cortex // Nature neuroscience. — 1999. — Т. 2, № 11. — С. 1019—1025. 17. Hubel D. H., Wiesel T. N. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex // The Journal of physiology. — 1962. —Т. 160, № 1. — С. 106—154. 18. Robust object recognition with cortex-like mechanisms / T. Serre [и др.] // Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on. — 2007. — Т. 29, № 3. — С. 411—426. 19. Serre T., Wolf L., Poggio T. Object recognition with features inspired by visual cortex // Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. Т. 2. — IEEE. 2005. — С. 994—1000. 20. Meyers E., Wolf L. Using biologically inspired features for face processing // International Journal of Computer Vision. – 2008. – Т. 76, № 1. – С. 93–104. 21. Mutch J., Lowe D. G. Object class recognition and localization using sparse features with limited receptive fields // International Journal of Computer Vision. — 2008. — Т. 80, № 1. — С. 45—57. 22. Jones J. P., Palmer L. A. An evaluation of the two-dimensional Gabor filter model of simple receptive fields in cat striate cortex // Journal of neurophysiology. — 1987. — Т. 58, № 6. — С. 1233—1258. 23. Gabor D. Theory of communication. Part 1: The analysis of information // Electrical Engineers-Part III: Radio and Communication Engineering, Journal of the Institution of. — 1946. — Т. 93, № 26. — С. 429—441. 24. Liu C., Wechsler H. Gabor feature based classification using the enhanced fisher linear discriminant model for face recognition // Image processing, IEEE Transactions on. –2002. –Т. 11, № 4. –С. 467–476. 25. Coding facial expressions with gabor wavelets / M. Lyons [и др.] // Automatic Face and Gesture Recognition, 1998. Proceedings. Third IEEE International Conference on. — IEEE. 1998. — С. 200—205. 26. Shen L., Bai L. A review on Gabor wavelets for face recognition // Pattern analysis and applications. — 2006. — Т. 9, № 2/3. — С. 273—292. 27. B. Yang and S. Chen, “A comparative study on local binary pattern (lbp) based face recognition: Lbp histogram versus lbp image,” Neurocomputing, vol. 120, pp. 365–379, 2013.