Turapov sh. N

Keywords: video, information automation, face recognition technologies, methods and algorithms, biometric technologies, object recognition, biometric verification, covert marking method, neural networks, principal component method, active viewing models and active form models.

Butun dunyoda axborot texnologiyalarning jadal sur’atlar bilan rivojlanayotgan yo‘nalishlaridan biri bo‘lib shaxsni tanib olish biometrik tizimlarni rivojlantirish bilan bog‘liq bo‘lgan yo‘nalish hisoblanadi. Biometrik tizimlar ijtimoiy internet tarmoqlari, elektron to‘lovlar, kriminalistika va boshqa bir qator sohalarda keng qo‘llanilib kelinmoqda. Hozirgi vaqtda shaxsni tanib olish usul va algoritmlarini takomillashtirish, ishlab chiqish hamda joriy qilishga katta e’tibor qaratilmoqda.

Videotasvirlar – bu hayotiy jarayonlarni o‘zida saqlaydigan fayllardir. Zamonaviy dunyoda videotasvirlardan muhim ma’lumotlarni avtomatlashtirilgan tarzda qayta ishlashga ehtiyoj ortib bormoqda. Axborotlarni avtomatlashtirilgan tarzda qayta ishlash keng ko‘lamli dasturlarni o‘z ichiga oladi. Xususan, videotasvirlardagi muhim ob’ektlar harakatini aniqlash va kuzatib borish muhim rol o‘ynaydi. Bugungi kunda kompyuterlarni tanib olish sohasidagi ushbu muammo butun dunyoda o‘rganilmoqda, jumladan, AQSh, Germaniya, Rossiya Federatsiyasi, Angliya, Xitoy, Yaponiya, Janubiy Koreya va boshqa mamlakatlardagi olib borilayotgan ilmiy izlanishlarning ko‘lami ortib bormoqda. Jahonda kompyuter yordamida tasvirlarni tahlil qilish va ularga ishlov berish, biometrik parametr asosida tanib olish masalalariga hamda yuz tasviri bo‘yicha identifikatsiya jarayoni aniqligini oshirish va xatoligini kamaytirishga katta e’tibor qaratilmoqda. Shu tufayli eng muhim masalalardan biri bo‘lib bu tizimlar ishlashining yuqori ko‘rsatkichlarini ta’minlovchi tasvirlarga dastlabki ishlov berish algoritmlarini ishlab chiqish muhim kasb etadi.
O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2017 yil 23 noyabrdagi “Buxoro, Samarqand, Xiva va Shahrisabz shaharlarida xavfsiz turizmni ta’minlash chora tadbirlari to‘g‘risidagi” 939-sonli qarori, Vazirlar Mahkamasining 2017 yil 5 dekabrdagi “Samarqand shahrida “112” yagona raqami orqali shoshilinch operativ xizmatlarni chaqirish tizimini tashkil qilish to‘g‘risida”gi 966-sonli qarori va Vazirlar Mahkamasining 2018 yil 7-maydagi “Xavfsiz shahar” loyihasini amalga oshirish bo‘yicha bosqichma-bosqich chora-tadbirlar va yagona texnogen yondashuvni tashkil qilish to‘g‘risidagi 343-sonli qarorlarida belgilangan chora-tadbirlar asosida hududlarda ko‘plab videokuzatuv vositalari o‘rnatilmoqda [1].
Jumladan Vazirlar Mahkamasining 2018 yil 7-maydagi “Xavfsiz shahar” loyihasini amalga oshirish bo‘yicha bosqichma-bosqich chora-tadbirlar va yagona texnogen yondashuvni tashkil qilish to‘g‘risidagi 343-sonli qarorida O‘zbekiston Respublikasi Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi, Ichki ishlar vazirligi boshqa manfaatdor vazirlik va idoralar bilan birgalikda kuzatuv vositalarini loyihalashtirish, o‘rnatish, montaj qilish, sozlash, ta’mirlash va ularga texnik xizmat ko‘rsatish, shu jumladan videokuzatuv sohasidagi faoliyatni yo‘lga qo‘yish ishlarini tartibga solish yuzasidan taklif ishlab chiqish vazifasi yuklatilgan. Bunda videokuzatuv vositalari orqali olingan axborotlarni saqlash, qayta ishlash va ulardan samarali foydalanish dolzarb masalalardan biri hisoblanadi.
Bugungi kunda yuzni tanib olish texnologiyalari keng qo‘llanilayotgan sohalarga quyidagilarni misol sifatida keltirishimiz mumkin:

• 
  jamoat joylarda xavfsizlikni ta’minlash;
  

• 
  kirish cheklangan hududga noqonuniy kirishni oldini olish va tajovuzkorlarni qidirish;
  
• 
  ovqatlanish va ko‘ngilochar joylarda yuzni nazorat qilish, shubhali va xavfli tashrif buyuruvchilarni qidirish;
  
• 
  bank kartalarini tekshirish;
  
• 
  onlayn to‘lovlar;
  
• 
  raqamli marketing, aqlli imzo va raqamli imzo;
  
• 
  sud ekspertizasi;
  
• 
  telekonferensiyalar;
  
• 
  mobil ilovalar;
  
• 
  fotosuratlarning katta ma’lumotlar bazalarida fotosuratlarni qidirish;
  
• 
  odamlarni ijtimoiy tarmoqlardagi fotosuratlarga belgilash va boshqalar.
  

Yuzni tanib oluvchi texnologiyalar yordamida hal qilinishi mumkin bo‘lgan muammolar doirasi juda keng:

• 
  qalbakilashtirish, hujjatlar, kartalar, parollarni o‘g‘irlash orqali muhofaza qilinadigan hududlar va binolarga kirishni oldini olish;
  
• 
  axborotdan foydalanishni cheklash va uning xavfsizligi uchun shaxsiy javobgarlikni ta’minlash;
  
• 
  muhim ob’ektlarga faqat sertifikatlangan xodimlarni kirishini ta’minlash;
  
• 
  kirishni boshqarish tizimlarining (kartalar, kalitlar) ishlashi bilan bog‘liq qo‘shimcha xarajatlarning oldini olish;
  
• 
  kalitlar, kartalar, parollarning yo‘qolishi, shikastlanishi yoki unutilishi bilan bog‘liq noqulayliklarni bartaraf etish;
  
• 
  xodimlarning kirishi va tashrifi qaydnomasini tashkil etish.
  

Har qanday biometrik texnologiya quyidagi ketma-ketlik asosida ishlaydi:

• 
  ob’ektni skanerlash;
  
• 
  individual ma’lumotlarni olish;
  
• 
  shablonni shakllantirish;
  
• 
  ma’lumotlar bazasi bilan joriy shablonni solishtirish.
  

Biometrik tanib olish tizimi foydalanuvchining o‘ziga xos fiziologik yoki xulq-atvor xususiyatlariga ma’lum bir oldindan belgilangan modelga mos keladi. Odatda, biometrik tizim ikkita moduldan iborat: ro‘yxatga olish moduli va identifikatsiya moduli.
Ob’ektlarni tanib olish - ma’lum bir ob’ektning oldindan tanlangan ob’ektlar sinfiga tegishli ekanligini aniqlash uchun mo‘ljallangan prinsiplarni ishlab chiqish va tizimlarni qurish bilan bog‘liq ilmiy yo‘nalish.
Kompyuter texnologiyalarining ommaviy rivojlanishi bilan kundalik hayotimizda yuzaga keladigan bir qator muammolarni hal qilish, natijani yengillashtirish, tezlashtirish va sifatini oshirishning yangi imkoniyatlari paydo bo‘ldi. Turli xil axborot tizimlarining yaratilishi, odam bilan kompyuterning o‘zaro aloqasi, robotlashtirilgan tizimlarning paydo bo‘lishi barcha sohada ish samaradorligini oshishiga sabab bo‘lmoqda. Ammo, hozirgi paytda ba’zi vazifalarni bajarishda qoniqarli natijani ta’minlash imkonsiz bo‘lib qolmoqda. Masalan, tez harakatlanadigan o‘xshash ob’ektlarni va qo‘lda yozilgan matnni tanib olish kabilarni misol qilib olishimiz mumkin.
Jahonda shaxslarni avtomatlashtirilgan identifikatsiyalashning model va algoritmlarini takomillashtirishga hamda yuz tasviri yordamida shaxslarni tanib olishni aniqligi yuqori bo‘lgan kompyuterning o‘rganishi texnologiyasi asosida amalga oshirishga qaratilgan ilmiy-tadqiqot ishlari olib borilmoqda. Bu borada, yuz tasviriga asoslangan identifikatsiya va autentifikatsiya jarayonlarida mavjud xavfsizlik muammolarini bartaraf qiluvchi, yuz tasvirini aniqlash va tanib olish jarayonidagi xatoliklarni kamaytirishga imkon beruvchi tezkor usul va algoritmlarni ishlab chiqish zarur hisoblanadi.
Taqdim etilgan algoritmlarning xilma-xilligiga qaramay, yuzni aniqlash jarayonining umumiy tuzilishi quyidagi ko‘rinishga ega:

1-rasm. Yuzni aniqlashni qayta ishlash oqimi.

Birinchi bosqichda yuz aniqlanadi va raqamli ma’lumotga aylantiriladi (1-rasm). Tanib olish bosqichida yuz tasviri (geometrik va yorqinligi), xususiyatlari hisoblab chiqiladi va tanib olishning o‘zi amalga oshiriladi va hisoblangan xususiyatlar ma’lumotlar bazasida saqlangan standartlar bilan taqqoslanadi. Ma’lumotlar bazasida yuz qiyofasi mavjud bo‘lsa tizim bu haqida ma’lumot beradi.

2021 yil aprel oyining boshida AQSh armiyasi nazorat o‘tkazish punktlarida harbiylarni yuzini tanib olishga mo‘ljallangan yangi biometrik kamera tizimini ishlab chiqish ustida ishlar olib borayotganligini ma’lum qildi. Yangi dasturiy ta’minot kamera tomonidan olingan tasvirlarni oldindan saqlangan bazadagi tasvirlar bilan solishtiradi. Yangi usul yangi tasvirni ma’lum bir odamning fotosuratlari bilan solishtirish uchun birma-bir identifikatsiya qilish algoritmini va ma’lum bir odamni qidirish natijasida olingan tasvirni keng ma’lumotlar bazasi bilan taqqoslaydigan ko‘pdan-ko‘p identifikatsiyalash algoritmini birlashtiradi.
Einfochips kompaniyasi o‘tkazgan tadqiqot natijalariga ko‘ra video tasvirlarni tahlil qiluvchi tizimlardan foydalanish orqali korxonalar quyidagi 1-jadvalda ko‘rsatib o‘tilgan afzalliklarga erishadi [8].
1-jadval
2020 yilda Einfochips kompaniyasi o‘tkazgan tadqiqot natijalariga ko‘ra video tasvirlar tahlili