Nurjanov Furqatbek Rayimberganovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Shaxs yuzi tasviriga ko‘ra identifikatsiyalashning matematik va dasturiy ta’minoti», 05.01.04–Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2017.3.PhD/T445.
Ilmiy rahbar: Zaynidinov Xakimjon Nasiridinovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.27.06.2017.T.07.01.
Rasmiy opponentlar: Mo‘minov Baxodir Boltaevich, texnika fanlari doktori, dotsent; Raximov Baxtiyor Saidovich, texnika fanlari nomzodi.
Yetakchi tashkilot: «Unicon.uz» fan-texnika va marketing tadqiqotlari markazi.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: yuz tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalashning matematik modellari, algoritmlari va dasturiy ta’minotini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
shaxsning yuz tasviri sifatini aniqlashda tasvirda notekis taqsimlangan yorug‘liklarini normallashtirish asosida  dastlabki ishlov berish algoritmlari ishlab chiqilgan;
piksellar xususiyatlarini inobatga olgan holda tasvirdan shaxsning yuz tasviri joylashgan sohani topish algoritmi va maxsus kutubxonasi ishlab chiqilgan;
statik tasvirlarda shaxsning yuz tasviri belgilar masofalarni taqribiy aniqlash orqali informativ belgilar majmuasini hisoblash algoritmlari ishlab chiqilgan;
shaxs yuz tasvirini xarakterlovchi mavsumiy o‘zgaruvchi informativ belgilar asosida shaxsni tanib olish algoritmlari yaratilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Yuz tasviri asosida shaxsni tanib olish va identifikatsiyalash samaradorligini oshirishning matematik model` va algoritmlari hamda dasturiy ta’minoti bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
yuz tasviridagi belgilar masofalarni taqribiy hisoblash va statik tasvirda mavsumiy o‘zgaruvchi belgilar asosida shaxsni tanib olishning «Fase Identefication» dasturiy ta’minoti O‘zbekiston Respublikasi Qurolli kuchlar akademiyasining kursantlarni binoga kirish va chiqishini nazoratlash postiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2019 yil 8 noyabrdagi 33-8/7941-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida kursantlar va xodimlarni binoga kirish va chiqishini nazoratlash orqali shaxsni tanib olish va identifikatsiyalash tizimi 85-90% ga aniqlik bilan shaxsni identifikatsiyalash imkoniyatini yaratgan;
shaxs yuzidagi belgilari bo‘yicha ma’lumotlar bazasidan qidirilayotgan shaxsni piksellar intensivligi bo‘yicha tanib olish va identifikatsiyalash asosida ishlab chiqilgan «Fase Recognation» dasturiy ta’minoti «UZTEX SHOVOT» mas’uliyati cheklangan jamiyat qo‘shma korxonasiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2019 yil 8 noyabrdagi 33-8/7941-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida korxonaning yopiq va ochiq hududlarida xodimlarni identifikatsiyalash orqali nazoratlash  va 75% ga aniqlik bilan shaxsni tanib olish samaradorligi oshirilgan hamda shaxsni identifikatsiyalashga sarflanadigan vaqtni 2 baravarga qisqartirish imkonini bergan;
shaxs yuz tasviriga dastlabki ishlov berish va tasvirdan yuz sohasini ajratib olish asosida ishlab chiqilgan «Fase Recognation» va «Fase identification» dasturiy ta’minoti Farg‘ona viloyati hokimligi huzuridagi «Axborot texnologiyalarini rivojlantirish markazi» DUKga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2019 yil 8 noyabrdagi 33-8/7941-son ma’lumotnomasi).  Ilmiy tadqiqot natijasida kuzatuv kameradan olingan shaxs yuz tasvirini ma’lumotlar bazasida mavjud shaxslarning yuz tasvirlari bilan solishtirish natijasida shaxsni tanib olish va identifikatsiyalash tezligini 2,5 baravarga oshirishga erishilgan xamda shaxsni identifikatsiyalash tizimiga sarflanadigan vaqtni 25% ga qisqartirish imkonini bergan.