O‘ZBEK IMO-ISHORA TILIDA LOTIN ALIFBOSINI TANIB OLISHNING BARMOQ BO‘G‘IMI VA BILAK KOORDINATALARIDAN OLINGAN BURCHAK BELGILARI ASOSIDAGI MODELI
Keywords:
O‘zbek imo-ishora tili (UzSL), lotin alifbosini aniqlash, neyron tarmoq, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), chuqur o‘rganish, imo-ishora tilini aniqlash, burchak xususiyatlarini ajratib olish.Abstract
Uzbek imo-ishora tilida lotin alifbosini tanib olishning matematik
modeli, quloqqa ega boʻlmagan insonlarning inklyuzivlik va qoʻllaniladiganlik darajasini
oshirishga yoʻl ochadi. Bu tadqiqotda, biz imo-ishora tilida lotin alifbosini tanib olish uchun
matematik modelni rivojlantirish va amalga oshirish jarayonini koʻrib chiqamiz. Ushbu
model Angular xususiyatlarni iste'mol qilib, bogʻlangʻich qoʻngʻiroq va qoʻl kesish
qoʻrgʻoshinlari asosida alifbo belgilari tanib olishda ishlatiladi. Birinchi navbatda, biz
toʻplangan ma'lumotlar toʻplamini oʻrganib chiqamiz, bu ma'lumotlar imo-ishora tilida lotin
alifbosiga mos keladigan belgilarni oʻz ichiga oladi. Keyin, bu ma'lumotlar ustida ishlash
uchun qadriy toʻgaraklarni ajratish va optimallashtirish jarayonlarini amalga oshiramiz.
Ushbu jarayonlar qoʻngʻiroq va qoʻl kesish qoʻrgʻoshinlaridan koʻnikmalarni chiqarishda
oʻz xususiyatlarini topishda qulayliklar yaratadi. Soʻnggi darajada, biz matematik modelni qurish va sinashni amalga oshiramiz. Bu model qadriy toʻgaraklarni ishlab chiqish,
matritsalarni aniqlash va ushbu ma'lumotlarni alifbo belgilariga bogʻliq boʻlgan vaqt
oʻtishida oʻrganish uchun ma'lumotlarini sinovga chiqaradi. Natijalarni oʻrganish va tahlil
qilish jarayonida, bizning modelimiz imo-ishora tilida lotin alifbosini tanib olishda yaxshi
natijalarni koʻrsatadi. Ushbu modelimizga imkon berib, oʻziga xoslik va inklyuzivlikni
oshirish yoʻlidagi oʻtkazmalar maqsadida, bu sohada xizmat koʻrsatadi.
References
World Health Organization. Safe Listening Devices and Systems: A WHO-ITU
Standard; World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2019; p. 10.
Jiang, S.; Sun, B.; Wang, L.; Bai, Y.; Li, K.; Fu, Y. Skeleton Aware Multi-Modal Sign
Language Recognition. In Proceedings of the 2021 Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), Nashville, TN, USA, 19–25 June 2021.
Hezhen, H.; Wengang, Z.; Houqiang, L. Hand-Model-Aware Sign Language
Recognition. In Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence,
Virtual, 2–9 February 2021; Volume 35, pp. 1558–1566.
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
https://research-edu.com/index.php/edu/article/view/26
Kayumov, O. A. Model of creating interactive intellectual electronic education
resources. ACADEMICIA: An International Multidisciplinary Research Journal ISSN,
-7137.
Turakulov, O., Kayumov, O., & Kayumova, N. (2023). Management of the intellectual
resources of the enterprise based on artificial intelligence during the development of the
digital economy in uzbekistan. International Journal of Contemporary Scientific and
Technical Research, (Special Issue), 145-154.
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.
