Facial Recognition App

āļĄāļĩāđ‚āļ†āļĐāļ“āļē
2.4
21 āļĢāļĩāļ§āļīāļ§
1K+
āļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰

āđāļ­āļžāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļāļķāļāđāļĨāļ°āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāļ”āļēāļĒāļ”āđ‰āļ§āļĒāđāļ­āļžāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āđāļ­āļžāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĢāļ°āļšāļļāļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļšāļļāļ„āļ„āļĨāđƒāļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļˆāļēāļāļ āļēāļžāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ . āđāļ­āļž Android āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļŠāđ‰āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ˜āļķāļĄ Opencv āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļĩāđˆāđ‚āļ”āļ”āđ€āļ”āđˆāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļŦāļļāđˆāļ™āļĒāļ™āļ•āđŒāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ­āđˆāļēāļ™āļĢāļđāļ›āļ—āļĢāļ‡āđ€āļĢāļ‚āļēāļ„āļ“āļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ”āļ§āļ‡āļ•āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļāļąāļšāļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļāļŦāļ™āđ‰āļēāļœāļēāļāļ–āļķāļ‡āļ„āļēāļ‡ āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļ„āļ·āļ­āļĨāļēāļĒāđ€āļ‹āđ‡āļ™āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļķāļāļ‹āļķāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āđ‚āļ—āļĢāļĻāļąāļžāļ—āđŒ Android āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāđˆāļ™āļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļĢāļ°āļšāļļāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē openCV āļ—āļĩāđˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ

āđāļ­āļž Face Recognition āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ­āļžāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ‰āļĨāļēāļ”āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļžāļ­āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļˆāļ”āļˆāļģāļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļšāļļāļ„āļ„āļĨāđƒāļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāļˆāļēāļāļ āļēāļžāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđāļĨāļ°āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļļāļāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļāļķāļāļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ āļ”āļąāļ‡āļ™āļąāđ‰āļ™āļ„āļļāļ“āļˆāļķāļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāļ”āļēāļĒāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āđāļ„āđˆāļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ™āļąāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļ›āđ‰āļ­āļ™āļŠāļ·āđˆāļ­āļ—āļĩāđˆāļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ™āļąāđ‰āļ™ āļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āđāļ­āļ›āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē 2022 āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļķāđˆāļ‡


āļāļēāļĢāļŠāļāļąāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļģāđāļ™āļāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļ›āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē:

- Eigenfaces āļāļąāļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļšāđ‰āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļāļĨāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”
- āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļĢāļđāļ›āļĢāđˆāļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™ Vector Machine
- TensorFlow āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ SVM āļŦāļĢāļ·āļ­ KNN
- āļĢāđ‰āļēāļ™āļāļēāđāļŸāļāļąāļš SVM āļŦāļĢāļ·āļ­ KNN

āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļļāļ•āļąāļ§āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ„āļ”āđ‰āļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ—āļĩāđˆāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒ āđ€āļŠāđˆāļ™ āđāļŠāļ‡āđ„āļĄāđˆāļ”āļĩ āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ āļēāļžāļ•āđˆāļģ āđāļĨāļ°āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ•āđˆāļģ (āđ€āļŠāđˆāļ™ āđƒāļ™āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ–āđˆāļēāļĒāļˆāļēāļāļ”āđ‰āļēāļ™āļšāļ™āđ‚āļ”āļĒāļĄāļ­āļ‡āļĨāļ‡āļĄāļēāļĒāļąāļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ) āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĢāļ­āļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰āļŦāļĨāļēāļĒāļ§āļīāļ˜āļĩ āđ€āļŠāđˆāļ™ Neural Networks āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ TensorFlow āđāļĨāļ° Caffe

āļāļĨāđ‰āļ­āļ‡āļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ˜āļķāļĄāļāđˆāļ­āļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ”āļąāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›āļ™āļĩāđ‰:

âœĻ āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļĩāđ€āļ—āļē
âœĻāļ„āļĢāļ­āļšāļ•āļąāļ”
âœĻāļˆāļąāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ”āļ§āļ‡āļ•āļē
âœĻāļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āđāļāļĄāļĄāļē
âœĻāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļāļēāļŠāđŒāđ€āļ‹āļĩāļĒāļ™
âœĻCanny-Filter
âœĻāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāđ„āļšāļ™āļēāļĢāļĩāļ—āđ‰āļ­āļ‡āļ–āļīāđˆāļ™
âœĻHistogramm Equalization (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđƒāļ™āļāļĢāļ“āļĩāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļĩāđ€āļ—āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒ)
âœĻāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”

āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āđāļ­āļžāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Android:

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ–āļđāļāļˆāļąāļšāļ āļēāļžāļšāļ™āļāļĨāđ‰āļ­āļ‡ āļāļēāļĢāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļˆāļ°āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļķāļāļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđƒāļŦāđ‰āļĢāļ°āļšāļļāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđāļšāļš Deep Learning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ„āļ”āđ‰āļˆāļēāļāļāļēāļĢāđāļĒāļāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›āļ™āļĩāđ‰ āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĢāļ°āļšāļļāļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ āļēāļžāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē opencv āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāđāļĒāļāđ„āļĄāđˆāļ­āļ­āļ āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŸāļĢāļĩ

âœĻāļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļ›āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē:
âœĻāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āļ–āđˆāļēāļĒ
âœĻāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē
âœĻāļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē
âœĻāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē
âœĻāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē
âœĻāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡

āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāđˆāļ™āļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļŠāđ‰āđ„āļšāđ‚āļ­āđ€āļĄāļ•āļĢāļīāļāļ‹āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļēāļāļ āļēāļžāļ–āđˆāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāđāļĨāļ°āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļ„āļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļ•āļĢāļ‡āļāļąāļ™ āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāđˆāļ§āļĒāļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļ•āļąāļ§āļ•āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ āđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļāļīāļ”āļ›āļąāļāļŦāļēāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āļ­āļĩāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ€āļāđˆāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļžāļĨāļīāļ”āđ€āļžāļĨāļīāļ™āļāļąāļšāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļēāļāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāđƒāļ™āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĢāļąāļ§ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ™āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ āļ„āļļāļ“āļ—āļĢāļēāļšāļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ§āļāđ€āļ‚āļē - āļ•āļē āļˆāļĄāļđāļ āļ›āļēāļ - āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļžāļ§āļāđ€āļ‚āļēāļĄāļēāļĢāļ§āļĄāļāļąāļ™ āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ”āļˆāļģāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āđāļ•āđˆāđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ˜āļķāļĄāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ€āļŦāđ‡āļ™āđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāļāđ‡āļˆāļ°āļĄāļ­āļ‡āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­
21 āļž.āļ„. 2565

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļēāļˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ›āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ āđāļĨāļ°āļ­āļēāļĒāļļāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ™āļĩāđ‰āđ„āļ§āđ‰āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ§āļĨāļēāļœāđˆāļēāļ™āđ„āļ›
āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļąāļšāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄ
āļ”āļđāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđ„āļ§āđ‰
āļ”āļđāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļŦāļąāļŠāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ“āļ°āļŠāđˆāļ‡

āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ°āđāļ™āļ™āđāļĨāļ°āļĢāļĩāļ§āļīāļ§

2.4
20 āļĢāļĩāļ§āļīāļ§