Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникаттсияларини ривожлантириш вазирлиги

ЎЗБЕКИСТОН РЕСПУБЛИКАСИ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ ВА КОММУНИКАТТСИЯЛАРИНИ РИВОЖЛАНТИРИШ ВАЗИРЛИГИ
МУҲАММАД АЛХОРАЗМИЙ НОМИДАГИ ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ



АХБОРОТЛАРНИ ҲИМОЯЛАШДА ИНТЕЛЛЕКТУАЛ ВОСИТАЛАРНИ ҚЎЛЛАШ ФАНИДАН

1-Амалий иши





ФАН ЎҚИТУВЧИСИ: дотс. ГАНИЕВ А. А.
ТОПШИРУВЧИ: 703-21 ГУРУҲ МАГИСТРИ
РИВОЖИДДИНОВ Д.Б.


ТОШКЕНТ-2022
Мавзу: Биометрик идентификатсиялаш учун нейрон тармоқ алгоритмларини тадқиқ қилиш

Кўриладиган масалалар:

1. 
   Кириш
   
2. 
   Дееп Леарнинг ёрдамида биометрик таниб олиш усуллари тадқиқи.
   
3. 
   Конволютсион нейрон тармоқлари (CНН) ёрдамида бармоқ изи таҳлили.
   
4. 
   Биометрик таниб олиш бўйича чуқур ўрганишга асосланган ишлар
   
5. 
   Хулоса
   
6. 
   Фойдаланилган адабиётлар рўйхати
   

Биометрик таниб олиш қандай ишлашини ҳеч ўйлаб кўрганмисиз? Ноутбукларимиз ва мобил қурилмаларимиз бармоқ излари ва юз билан очиш функсиялари ёрдамида қандай қилиб қулфдан чиқарилади? Келинг, аввало, нима учун биометрик таниб олиш мобил телефон аутентификатсияси, аеропорт хавфсизлиги ва суд-тиббиёт фанлари каби аутентификатсия ва хавфсизлик дастурларида ноёб ўрин тутишини тушуниб олайлик.
Биометрик маълумотлар инсоннинг жисмоний атрибутлари бўлиб, у рамкалар, гаджетлар ёки маълумотларга кириш ҳуқуқини бериш учун шахсни синчковлик билан таниб олиш учун ишлатилиши мумкин. ИД карталар, пароллар, хавфсизликка асосланган саволларга жавоблар ва калитлар каби токенга асосланган хусусиятлардан фарқли ўлароқ, уларни унутиб бўлмайди ва йўқотиб бўлмайди. Уларни такрорлаш деярли мумкин эмас. Ушбу биометрик хусусиятларнинг бир нечта мисоллари бармоқ излари, кафт излари, юз хусусиятлари, қулоқлар, ирислар, овоз ва ретиналардир. Инсонни имзолар, юришлар ва тугмачаларни босиш каби хатти-ҳаракатлар хусусиятларидан фойдаланган ҳолда ҳам таниб олиш мумкин.
Чуқур ўрганишга асосланган моделлар кўплаб компютер кўриш, табиий тилни қайта ишлаш ва биометрик таниб олиш муаммоларида энг сўнгги натижаларга эришмоқда. Ушбу моделлар чуқур нейрон тармоқларидан (ДНН) фойдаланади, улар маълумотларнинг асосий нақшларини очиш учун бир нечта даражадаги хусусиятларни намойиш қилишни ўрганадиган охиригача ўрганиш тизимини таъминлайди. Ушбу мақолада биз Биометрик таниб олишда амалга оширилган Дееп Леарнинг асосидаги ишларнинг умумий кўринишини кўриб чиқамиз.