Эрежепов Кеулимжай Кайматдиновичнинг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): “Кириш-чиқиш назорат тизимлари учун шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш алгоритмлари”, 05.01.03 – “Информатиканинг назарий асослари” (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: Б.2024.2.PhD/Т 4554
Илмий раҳбарнинг Ф.И.Ш., илмий даражаси ва унвони: Маматов Нарзилло Солиджонович, техника фанлари доктори, профессор
Диссертация бажарилган муассаса номи: “Тошкент ирригация ва қишлоқ хўжалигини механизациялаш муҳандислари институти” Миллий тадқиқот университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: “Тошкент ирригация ва қишлоқ хўжалигини механизациялаш муҳандислари институти” Миллий тадқиқот университети, DSc.03/26.05.2022.Т.10.05.
Расмий оппонентлар: Мирзаев Номаз, техника фанлари доктори, катта илмий ходим; Эшмуратов Шавкат Артиқбаевич, техника фанлари номзоди, доцент.
Етакчи ташкилот номи: Наманган давлат университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади кириш-чиқиш назорат тизимлари учун шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш алгоритмлари ва дастурий мажмуасини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат:
тасвир сифатини баҳолаш мезонини инобатга олган ҳолда тасвир контрастини соҳали ошириш алгоритми таклиф этилган;
тасвир сифатини баҳолаш мезон қийматларини инобатга олган ҳолда шовқин даражасини аниқлаш қоидаси шакллантирилган;
контур чизиқлари хусусиятларини инобатга олган ҳолда контур ингичкалаштиришнинг бидиагонал алгоритми ишлаб чиқилган;
компактлик гипотезаси асосида юз тасвир информатив белгиларини шакллантириш алгоритми ишлаб чиқилган;
шахсни юз тасвири асосида таниб олишнинг нейрон тармоқ модели таклиф этилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Шахсни юз тасвири асосида идентификациялашни мавжуд ва таклиф этилган ёндашув, модел, усул ва алгоритмлари асосида яратилган дастурий мажмуа асосида:
тасвир сифатини баҳолаш мезони ва уни қийматларини инобатга олган ҳолда контрастни соҳали ошириш алгоритми ҳамда шовқин даражасини аниқлаш қоидаси асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа Қорақалпоғистон қишлоқ хўжалиги ва агротехнологиялар институтида талабаларни идентификациялаш учун жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Олий таълим, фан ва инновациялар вазирлиги 2024 йил 24-майдаги БК-06/755 сон маълумотномаси). Натижада институт талабаларини факултет биноларига кириш-чиқишини назорат қилишга сарфланадиган вақтини ўртача 10 фоизга қисқартириш имконини берган;
контур чизиқлари хусусиятларини инобатга олган ҳолда контур ингичкалаштиришни бидиагонал алгоритми асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа Қорақалпоғистон Республикаси “Заманагўй технология ҳаъм компютер” маъсуляти чекланган жамиятида ходимларни кириш-чиқишини назорат қилиш учун жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Олий таълим, фан ва инновациялар вазирлиги 2024 йил 24-майдаги БК-06/755 сон маълумотномаси). Натижада ходимларни бинога кириш-чиқишини назорат қилишда 98% аниқлик билан таниб олишга сарфланадиган вақтни ўртача 10 фоизга қисқартириш имконини берган;
компактлик гипотезаси асосида юз тасвир информатив белгиларини шакллантириш алгоритми асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети Нукус филиалида талабаларни бинога кириш-чиқишини назорат қилиш учун жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Олий таълим, фан ва инновациялар вазирлиги 2024 йил 24-майдаги БК-06/755 сон маълумотномаси). Натижада ходимларни бинога кириш-чиқишини назорат қилишда 98% аниқлик билан таниб олишга сарфланадиган вақтни ўртача 12 фоизга қисқартириш имконини берган;
шахсни юз тасвири асосида таниб олиш учун таклиф этилган нейрон тармоқ модели асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа Бердақ номидаги Қорақалпоқ давлат университетида талабаларни бинога кириш-чиқишини назорат қилиш учун жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Олий таълим, фан ва инновациялар вазирлиги 2024 йил 24-майдаги БК-06/755 сон маълумотномаси). Натижада университет талабаларини давомотларини юритишда юз тасвири асосида шахсни таниб олишдан фойдаланиб, 97 % аниқлик билан идентификациялаш имконини берган.