Mobil qurilma kmaerasidan ayni vaqtda olingan rasmlardan yuzni tanib olish uchun avval rasmni bit ko’rinishiga o’tkaziladi.
Hamda bu bitlar Google Firebase MLKit yordamida qayta ishlanib bu rasmda inson yuzi bor yoki yo’qligi aniqlanadi.
Bu rasmda inson yuzi borligi aniqlanganidan keyin FaceNet Mobile Lite platformasining kichik tooli orqali bu yuzlarni faqatgina yuz qismini maxsus ikkilik sonlar to’plamiga o’girib olinadi.
Bu to’plam bizda yuzning id si hisoblanadi. Hamda bu to’plam orqali keying safar foydalanuvchi kirishga uringanda autentifikatsiya qilinadi.
Bu rasmda inson yuzi borligi aniqlanganidan keyin FaceNet Mobile Lite platformasining kichik tooli orqali bu yuzlarni faqatgina yuz qismini maxsus ikkilik sonlar to’plamiga o’girib olinadi.
Bu ikkilik to’plamlar bizda bor userlarni yuzidan tanib olingan ikkilik to’plamlar bilan solishtiriladi
Natija 0 dan 100 gacha bo’lgan sonlardan iborat sonlar to’plami ya’ni yuzlarni o’xshashlik koeffisienti to’plami qaytariladi. Bundan biz yuzni ajratib olishimiz hamda kerakli foydalanuvchi toppish imkoniyatiga ega bo’lamiz.
6.
Xulosa
Ushbu individual ishni bajarish natijasida quyidagi xulosalarga erishildi:
Mobil qurilmalarning qanchalik inson hayotiga kirib borganligi hamda mobil telefon xavfsizligining muhimligini anglash tadqiq etildi va qurilmalarda ma’lumot saqlash xolatlari ko’rsatildi
Mobil qurilmalar hamda undagi shaxsiy ma’lumotlarni xavfsiz saqlashda qo’llaniladigan kriptografik algoritmlar va kalitlarni almashish usullari keltirildi va ular asosida mobil qurilmalarni himoyalash ko’rib chiqildi.
Hozirgi kunda eng qulay bo’lgan va xavfsizlik jihatidan kuchli bo’lgan biometrik ma’lumotlar (yuz, ko’z, ovoz tovushi) asosida qurilmalarni himoyalash taqqiq etildi.
Biometrik himoyalashning yuz orqali autentifikatsiya qilish bosqichlari ko’rib chiqildi hamda Android OS da ishlovchi qurilmalar uchun yuz orqali autentifikatsiya qilish dasturi ishlab chiqildi.