Сборник докладов республиканской научно-методической конференции вопросы применения современных систем и технологий

 

---

128 
TASVIRLARDAGI OBYEKTLARNI ANIQLASH USULLARIDAN 
TA‟LIM TIZMIDA FOYDALANISHNING AFZALLIKLARI 
Qobilova Z.O., Nosirov X.X., TATU 
Tasvirlardagi obyektlarni aniqlash usullari ichida eng ko‗p tarqalgan usul bu 
yuzni tanib olish texnologiyalaridir. Yuzni aniqlash texnologiyalari oddiy yuzli 
skaner yoki yuzni moslashtirish dasturidan ko‗ra ko‗proq. Yuzni aniqlash tizimlari 
termal ko‗rish, 3D yuzli xaritalash, yuz xususiyatlarini geometrik nisbatlarini tahlil 
qilish, asosiy yuz xususiyatlari bilan teri sirtini to‗qimalarining tahlil qilish 
o‗rtasidagi masofani tahlil qilish, noyob xususiyatlarni (shuningdek markshetlar deb 
ataladi) kataloglash kabi yuzlarni ko‗rish uchun bir qator o‗lchov va 
texnologiyalardan foydalanadi. 
Yuzni aniqlash dasturi turli usullarda qo‗llaniladi, ko‗p hollarda xavfsizlik va 
huquqni muhofaza qilish sohalarida. Aeroportlar yuzma-yuz tanib olish dasturini bir 
nechta usullardan foydalanadi: sayohatchilarning jinoyatda gumon qilinayotgan 
shaxslarni qidirish yoki terroristik kuzatuvlar ro‗yxatini qidirish va shaxsni tasdiqlash 
uchun shaxslar bilan pasport fotosuratlarini solishtirish. 
Huquqni muhofaza qilish organlari jinoyat sodir etgan shaxslarni aniqlash va 
ularni aniqlash uchun yuzni tanib olish dasturidan foydalanadi. Ba‘zi davlatlar 
odamlarni soxta identifikatsiya kartalari yoki haydovchilik guvohnomalarini olishni 
oldini olish uchun yuzni tanib olish dasturini ishlatadi. Ayrim xorijiy hukumatlar 
saylovchilarning firibgarliklarini buzish uchun hatto yuzni aniqlash texnologiyasidan 
foydalanganlar. 
Yuz aniqlash dasturlari yuzlarni aniqlash va aniqlash uchun turli o‗lchovlar va 
omillar turlarini qo‗llashi mumkin bo‗lsa-da, cheklovlar mavjud. Bular: 

Zaif o‗lchamdagi tasvirlar va yomon yoritish yuzlarni skanerlash 
natijalarining aniqligini pasaytirishi mumkin. 

Turli burchaklar va yuz ifodalari, hatto oddiy tabassum ham yuzni taalukli 
tizimlar uchun qiyinchiliklarga olib kelishi mumkin. 

Yuzning bir qismini qoplaydigan ko‗zoynak, bosh kiyim, bo‗yinbog‗ yoki 
soch turmagi kabi narsalarni kiyib olganida, yuzni tanib olish aniqligini yo‗qotadi. 
Pardoz-andoz ham yuzni aniqlash dasturlari uchun muammolarni keltirib chiqarishi 
mumkin. 

Yuzni skanerlashlar mutlaqo profil bilan bog‗iq bo‗lmasligi kerak, ya‘ni 
insonning yuzini tanib olish mumkin bo‗lgan ma‘lumotlar bazasida fotosuratlar 
bo‗lmasa foydali bo‗lmaydi. Biror o‗yin bo‗lmasa, yuzni skanerlash orqasidagi shaxs 

---

129 
kimligi sir bo‗lib qolishi mumkin. 
Maxfiylik yoki xavfsizlikka oid muammolar, shuningdek, yuzlarni aniqlash 
tizimlarining qanday foydalanilishini cheklashi mumkin. Misol uchun, shaxsning 
bilimi va roziligisiz yuz tanib olish ma‘lumotlarini skanerlash yoki to‗plash 2008 yil 
biometrik ma‘lumotni maxfiylik dalolatnomasiga zid keladi. 
Smart qurilmalar va ilovalarda yuzni tanib olish misolida DS-K5603T-Z 
terminalini keltirish mumkin. Yuzni aniqlash terminalida chuqur o‗qitish 
algoritmlariga asoslangan yuzni aniqlash texnologiyalari qo‗llanilgan. Ushbu 
terminal turniketga o‗rnatiladi, u suv o‗tkazmaydigan 10.1" LCD displeyli, ekranning 
o‗lchamlari 16: 9, o‗lchamlari 1280×600, keng burchakli kamera va 2MP qo‗shaloq 
optikasi, WDR, yuzni aniqlash, Mac. 10000 ta rasm olish qobiliyatli prosessordan 
iborat. Ushbu terminal zamonaviy sanoat foydalanuvchilari orasida katta talabga ega. 
Yuzni aniqlash - bu qurilmalar va ilovalar orqali kundalik hayotimizning rivojlangan 
qismi. Misol uchun, Facebookning yuzma-yuz tanib olish tizimi DeepFace raqamli 
fotosuratlardagi inson yuzlarini 97 foizga qadar aniqlik bilan aniqlashi mumkin.
Ichki yuz tanib olish xususiyatiga ega birinchi smartfon sifatida, Face ID-ga 
ega Apple iPhone X - yuzni aniqlashni kundalik qurilmalarda qanday ishlashini 
o‗rganish uchun yaxshi misol bo‗la oladi. Face identifikatori kamerani haqiqiy 
yuzingizni skanerlashini ta‘minlash uchun chuqurlik va infraqizil sensorlarni 
ishlatadi, bu foto yoki 3D model emas. 
―Tasvirlardagi obektlarni aniqlash usullaridan ta‘lim tizmida foydalanishning 
qanday avzalliklari bo‗lishi mumkin‖ degan savolga quydagicha javob berishimiz 
mumkin. Misol uchun, bizning Toshkent axborot texnalogiyalari universteti, 
10000dan ziyod talalabalarga ega. buncha talabani bir vaqtning o‗zida darsga 
qatnashayotgan yoki qatnashmayotganligini aniqlab chiqish juda ham mushkul 
masala. Bundan tashqari, binolarning joylashuvi auditoriyalarning ko‗pligi va dars 
jadvali bo‗yicha bir xil dars soatida qanchalab guruhlarning darslari bo‗lishligini 
hamda har bir talabaning ism va famiyasi buyicha birma- bir sanab chiqishni hisobga 
oladigan bo‗lsak, bu bir xodim uchun anchagina mushkul masala. Ayniqsa, bu 
yo‗qlama hujjati aynan bir masalada talabaning o‗quv auditoriyasida bo‗lgan yoki 
bo‗lmaganligini tasdiqlovchi hujjatga asos bo‗la olmaydi. Bu kabi muammoli 
vaziyatlarda tasvirlardagi obektlarni ajratib olish usullaridan foydalanish juda ham 
yaxshi samara beradi. 
Bunda, yuzni tanib olish texnologiyasi yordamida, tasvirdagi obyektni ajratib 
olib juda qisqa muddatda talabalarning yuzlarini haqidagi ma‘lumotlarni tahlil qilib, 
avtomatik tarzda shu talaba darsga kelganligini tasdiqlaydi. Albatta, o‗z-o‗zidan aniq 
bo‗ladiki, tasdiqdan o‗tmagan talabalar darsga qatnashmaganligi ma‘lum bo‗ladi. 

---

130 
Shuningdek, tasvirlardagi obektlarni ajratib olish usuli yana bir jihatdan ta‘lim 
muassasasida xafsizlikni ta‘minlashga ham xizmat qiladi. Binoga begona, har qanday 
fuqarolarning ya‘ni talabalar ro‗yhatida bo‗lmagan shaxslar yuz skanerida tasdiqdan 
o‗ta olishmaydilar va bino ichkarisiga kiritilmaydi. 
Bugungi kunga kelib talabalarning ma‘sofaviy o‗qitish yo‗lga qo‗yildi. Bunda 
talabalar moodle va cms platformali saytlar orqali darslarni davomat qilish yo‗lga 
quyildi. Bunda talabalar saytga kirishi orqali darsga qatnashayotganligi tasdiqlanadi. 
Lekin bu holatda aniqlik darajasi ancha past bo‗ladi. Bunda darsga bir talabaning 
login paroli orqali umuman boshqa talaba kirgan bolishi mumkin. Yana boshqa holat, 
bir talaba boshqa bir nechta talabalar nomidan kirgan va tasdiqdan o‗tgan bo‗lishi 
mumkin. Ba‘zi holatlarda esa, ko‗pchilik talabalar login parollarini unitib quyish 
holatlari kuzatiladi bu holatda ham saytga kira olishmaydi va bu davomatning 
pasayib ketishiga olib keladi. O‗z navbatida talaba ham saytdan foydalana olmasligi 
mumkim. 
Bu kabi muammolarni osonlik bilan hal qilishda ham, tasvirlardagi obektlarni 
ajratib olish usullarini qo‗llash bilan, talabalar uchun juda katta qulaylliklarga 
erishish mumkin. Bunda, talabaning yuzi skaner qilinadi va yuzni tanib olish 
texnalogiyasi vositasida profilga kirishni mustaqil ravishda tiklash mumkin bo‗ladi.