KOMPYUTERLI KO‘RISH TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA IMO-ISHORA TILINI MATNGA O‘GIRISH TIZIMLARINI TADQIQ ETISH
DOI:
https://doi.org/10.47390/ydif-y2026v2i2/n07Kalit so‘zlar:
Sun’iy intellekt, komyputerli ko‘rish, imo-ishora tili, MediaPipe, neyron tarmoqlari, LSTM, mashinali o‘rganish, inklyuziv texnologiyalar,YOLOAnnotasiya
Ushbu maqolada eshitish va gapirishda nuqsoni bo‘lgan shaxslar muloqotini ta’minlovchi zamonaviy texnologiyalar, xususan, mashinali o‘rganish va sun’iy intellektga asoslangan interpretatsiya tizimlari tahlil qilinadi. Tadqiqotda imo-ishora tilini matnga o‘girish (Sign-to-Text) va matnni imo-ishora tiliga o‘girish (Text-to-Sign) jarayonlarining texnik arxitekturasi ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, 2020-2024 yillardagi so‘nggi tadqiqotlar natijalari, xususan, neyron tarmoqlarining (CNN, LSTM, RNN) aniqlik darajasi va MediaPipe kabi zamonaviy kutubxonalarning afzalliklari yoritilgan. Maqolada imo-ishora tilini aniqlashdagi muammolar va ularning yechimlari bo‘yicha real statistik ma’lumotlar hamda mobil ilovalar tahlili keltirilgan. "O‘zbekiston — 2030" strategiyasi doirasida bunday tizimlarni mahalliylashtirish istiqbollari muhokama qilingan.
Manbalar
1. Abdurahmonov, S., & Gulyamov, S. (2024). O‘zbekistonda raqamli inklyuzivlik va ijtimoiy adolat: "O‘zbekiston — 2030" strategiyasi doirasidagi islohotlar. Toshkent: "Fan va texnologiya", 2024. – 920 b. [Matndagi [1] manba sifatida keltirilgan]
2. Hanke, T. (2004). HamNoSys - Representing Sign Language Data in Language Resources and Management. In: LREC 2004, Workshop on Representation and Processing of Sign Languages. Lisbon, pp. 1–6.
3. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
4. Lugaresi, C., Tang, J., Nash, H., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv preprint arXiv:1906.08172.
5. Mirziyoyev, Sh. M. (2023). O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining "O‘zbekiston — 2030" strategiyasi to‘g‘risida"gi PF-158-son Farmoni. O‘zbekiston Respublikasi qonun hujjatlari ma’lumotlari milliy bazasi.
6. Najib, M. (2025). Advanced AI Architectures for Sign-to-Text and Text-to-Sign Synthesis: Bridging Communication Gaps. Journal of Artificial Intelligence and Social Integration, 12(1), 45-62. [Matnda Najib (2025) sifatida havola berilgan]
7. Smith, R., & Jolley, A. (2022). SiGML: Signing Gesture Markup Language for Avatar Animation. International Journal of Computer Graphics, 36(4), 210-225.
8. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pp. 5998–6008.
9. Yusupov, B., & Karimov, A. (2023). Kompyuterli ko‘rish asoslari: Tasvirlarni qayta ishlash va neyron tarmoqlari. Farg‘ona: "Texnika", 2023. – 315 b.
This work is licensed under a 