Turapov sh. N

Ko‘rsatkichlar nomi
Samaradorlik ko‘rsatkichi
Kuchaytirilgan xavfsizlik	85%
Xodimlar ish samaradorligi oshishi	59%
Noqonuniy va axloqsiz harakatlarni kamaytirish	47%
O‘g‘irliklarni kamaytirish	61%
Ish jarayonining takomillashishi	53%
Ish jarayonini muvofiqlashtirish	47%
Jamoat mulkini qasddan yuq qilish	58%
Noto‘g‘ri baholash	52%
Kadrlar tayyorlash samaradorligini oshirish	47%

Biometrik verifikatsiya - bir tasvirdagi shaxsni turli xil holatda tushgan tasviri bilan solishtirishdir. Ikkinchisi tasvirni identifikatsiyalash tizimi - bir tasvirni ma’lumotlar bazasidan boshqa tasvirlar ichidan aniqlash tizimidir. Shaxs yuzini tasviriga ko‘ra identifikatsiyalash tizimi boshqa shaxsning tasviridan biometrik xarakter jihatlaridan farq qiladi, chunki yuz tasvirini identifikatsiyalash tizimi murakkab masaladir. Tanlangan ob’ekt parametrlarining keng diapazonli o‘lchamini o‘zgarish jarayonlarini statistik tahlillash natijasida aniqlash lozim. Tasvirni identifikatsiyalash jarayonida raqamli kameradan tasvirga olingan yuz tasvirini sifati, o‘lchami, masshtabi, rakursini boshqa ob’ektdagi tasvirning parametrlariga mos kelishini statistik baholashning ob’ektiv tahliliy ko‘rinishini tavsiflash inobatga olinadi.
Tanlangan ob’ekt ichidan qidirilayotgan shaxsni ma’lumotlar bazasidagi tasvirlar bilan kodlar, piksellar orqali identifikatsiyalash, dasturiy ta’minotini yaratish masalasi ko‘riladi. Bu jarayonni ma’lum manbalarga asosan, modellashtirish jarayonini tasvirning u yoki bu parametrga funksional bog‘liqligi effektivlik darajasi ko‘rinishida ifodalanishi, identifikatsiyalash tizimlarini modellashtirishning asosiy maqsadi hisoblanadi. Masalaning yechimi yuz tasvirini identifikatsiyalash va biometrik verifikatsiyalash jarayonlarini bir - biriga bog‘liq statistik qiymatlarning o‘zaro bir biriga tahliliy jihatdan murakkablashishi mumkin. Quyida yuzni aniqlashning bir nechta usullarini ko‘rib chiqamiz.
Maxfiy Markov usuli. Yuzni aniqlashning statistik usullaridan biri bu diskret vaqtga ega bo‘lgan yashirin Markov modellaridir. Maxfiy Markov modellari signallarning statistik xususiyatlaridan foydalanadi va ularning fazoviy xususiyatlarini bevosita hisobga oladi. Modelning elementlariga: yashirin holatlar to‘plami, kuzatilgan holatlar to‘plami, o‘tish ehtimoli matritsasi, holatlarning dastlabki ehtimoli kiradi. Bunda tasvir ma’lumotlar bazasida bir necha marta kuzatiladi va bu kuzatishlarni har biri saqlab boriladi va A=A₁,A₂,A₃,…A_n deb belgilanib, kuzatishlar yagona bir nusxaga birlashtiriladi. Bu usul ma’lumotlar bazasida tasvir bilan solishtirish va raqamlarni piksellar bo‘yicha ajratishda qo‘llaniladi. Har birining o‘ziga xos Markov modeli mavjud. Bugungi kunga kelib, Maxfiy Markov modellarining yuzni tanib olish uchun tijorat dasturining namunasi mavjud emas edi. Yashirin Markov modellarining asosiy kamchiliklaridan biri har bir ma’lumotlar bazasi uchun model parametrlarini tanlash kerak hisoblanadi [2,3].

2-rasm. Yashirin Markov modelining o‘tish sxemasi.

Yashirin Markov modelining o‘tish sxemasi 2-rasmda ko‘rsatib o‘tilgan x – yashirin holatlar, y kuzatilgan natijalar, a o‘tish ehtimolligi va b natija ehtimolligi hisoblanadi [4].