Хамидов Мунис Мусиновичнинг 
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): “Физиологик четланишлар асосида инсоннинг чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш алгоритмлари”, 05.01.11 - “Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект” (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: B2026.1.PhD/Т6322
Илмий раҳбарнинг Ф.И.Ш., илмий даражаси ва унвони: Назаров Файзулло Махмадиярович техника фанлари доктори, доцент. 
Диссертация бажарилган муассаса номи: Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: “Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети”, PhD.03/2025.27.12.Т.09.06
Расмий оппонентлар: Хаитов Бафо Усмонович, техника фанлари доктори, доцент; Нуримов Парахат Баймуратович,  техника фанлари бўйича фалсафа доктори, доцент.
Етакчи ташкилот номи: Тошкент давлат транспорт университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади физиологик четланишлар асосида инсоннинг чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг алгоритмлари ва дастурий воситасини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат:
физиологик четланишлар ёрдамида чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун видео тасвирдан олинган маълумотлар бўйича анатомик нуқталардаги юз ва унинг муҳим хусусиятларини ФЛД ва Ҳаар Cасcаде усуллари ёрдамида ажратиб олиш ҳамда ажратиб олинган хусусиятларни дастлабки қайта ишлашнинг алгоритмлари ишлаб чиқилган;
инсоннинг кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш каби физиологик четланишларини таниб олиш жараёнидаги динамик ҳаракатларни ҳисобга олган ҳолда чарчоқлик ҳолатларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг CНН моделига асосланган алгоритми ишлаб чиқилган;
инсоннинг бош ҳаракатлари хусусиятларининг вақтга боғлиқ ҳолатларини инобатга олиб кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш каби физиологик четланишларни таниб олишнинг ФЛД ва Ҳаар Cасcаде усуллари ёрдамида 3Д CНН моделини такомиллаштириш алгоритми ишлаб чиқилган;
физиологик четланишлар ёрдамида чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилиш аниқлигини оширишда кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш ҳолатларининг муҳимлигини белгилаш учун CНН моделига диққат механизмини интеграциялаш асосида мултимодал маълумотларни комплекс таҳлил қилишнинг алгоритми ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Диссертация тадқиқотлари доирасида физиологик четланишлар асосида инсоннинг чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг интеллектуал алгоритмларини ишлаб чиқиш бўйича олинган илмий натижалар асосида:
физиологик четланишлар ёрдамида чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун видео тасвирдан олинган маълумотлар бўйича анатомик нуқталардаги юз ва унинг муҳим хусусиятларини ФЛД ва Ҳаар Cасcаде усуллари ёрдамида ажратиб олиш ҳамда ажратиб олинган хусусиятларни дастлабки қайта ишлаш усуллари асосида қайта ишлашнинг алгоритмлари ҳамда инсоннинг кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш каби физиологик четланишларини таниб олиш жараёнидаги динамик ҳаракатларни ҳисобга олган ҳолда чарчоқлик ҳолатларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг CНН моделига асосланган алгоритмларининг дастурий воситаси Самарқанд вилоят транспорт бошқармасида жорий қилинган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2025-йил 20-октябрдаги 33-8/7456-сонли маълумотномаси). Натижада, модел аниқлиги 92%, тизимнинг қарор қабул қилиш тезлиги эса 38 мсни кўрсатган;
инсоннинг бош ҳаракатлари хусусиятлари бўйича вақтга боғлиқ ҳолатларни инобатга олиб кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш каби физиологик четланишларни таниб олишнинг ФЛД ва Ҳаар Cасcаде усуллари ёрдамида 3Д CНН моделини такомиллаштириш алгоритми ҳамда инсоннинг кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш каби физиологик четланишларини таниб олиш жараёнидаги динамик ҳаракатларни ҳисобга олган ҳолда чарчоқлик ҳолатларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг CНН моделига асосланган алгоритмларининг дастурий воситаси давлат ахборот тизимларини яратиш ва қўллаб-қувватлаш бўйича ягона интегратор “УЗИНФОCОМ” тизимларида амалиётга татбиқ этилган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2025-йил 20-октябрдаги 33-8/7456-сонли маълумотномаси). Натижада, модел аниқлиги 95%, тизимнинг қарор қабул қилиш тезлиги эса 40 мсни кўрсатган.
физиологик четланишлар ёрдамида чарчоқлик ҳолатларини аниқлаш қарорларини қабул қилиш аниқлигини оширишда кўз юмилиш, эснаш ва бош оғиш ҳолатларининг муҳимлигини белгилаш учун CНН моделига диққат механизмини интеграциялаш асосида мултимодал маълумотларни комплекс таҳлил қилишнинг алгоритмининг дастурий воситаси Самарқанд давлат архитектура-қурилиш университетининг лабораториясида амалиётга тадбиқ этилган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2025-йил 20-октябрдаги 33-8/7456-сонли маълумотномаси). Натижада, модел аниқлиги 94%, тизимнинг қарор қабул қилиш тезлиги эса 35 мсни кўрсатган.