ШАХСНИ ИДЕНТИФИКАЦИЯЛАШ КЎП ПОҒОНАЛИ БИОМЕТРИК ТИЗИМИДА БЕЛГИЛАР ФАЗОСИНИ ШАКЛЛАНТИРИШ МУАММОЛАРИ

Аннотация

Ушбу мақолада шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш масаласини кўп поғонали биометрик тизим орқали ҳал этишда юз тасвирларидан белгилар ажратиб олиш ва белгилар фазосини шакллантиришнинг баъзи усуллари тавсифи келтирилган. Калит сўзлар: юз тасвири, идентификация, белгилар вектори, детекторлар, дескрипторлар. Сўнгги йилларда биометрик параметрлар асосида рақамли тасвирларга автоматик ишлов беришда қўлланилувчи нисбатан қулай ва унча қиммат бўлмаган тизимларни яратиш масаласи замонавий технологиялар соҳаси мутахассислари орасида катта қизиқиш уйғотмоқда. Кўплаб биометрик усул ва ёндашувлар орасида шахсни юз тасвири асосида идентификациялаш масаласи, қўлёзма ёзуви, бармоқ изи ҳамда кўзнинг рангдор пардаси тасвирлари асосида идентификациялаш каби бошқа усуллардан кўра кўпроқ афзалликларга эга. Ушбу усул маълумотларни тўплаш давомида кузатилаётган шахс билан контактни(қўл билан тегиш ва ҳ.к.) талаб этмайди ва унинг саломатлигига хавф солмайди. Юзни таниб олишдаги асосий муаммолар сифатида ёритилганлик, юз ифодалари, юзнинг турли жойлашуви, қисман окклюзия, юзнинг тузилиши ва халақит фон кабиларни кўрсатиш мумкин. Тасвирлардан юзларни таниб олиш – бу тасвирлардаги бир ёки бир нечта шахсларни идентификациялаш усулидир. Юзни таниб олиш алгоритмлари, одатда, юзнинг алоҳида белгилари ҳисобланувчи махсус нуқталари ва юз компоненталарининг қийматларини аниқлаб олади ҳамда мазкур қийматларни маълумотлар базасидаги мавжуд қийматлар билан ўзаро таққослаб энг мос келувчиларини топишга хизмат қилади. Юзларни таниб олиш – бу тасвирлардаги бир ёки бир нечта одамларни идентифкациялаш усулидир. Юзни таниб олиш алгоритмлари ,одатда, юзнинг алоҳида белгилари ҳисобланувчи юз бурчак нуқталари ва юз компоненталарининг қийматларини аниқлаб олади ҳамда мазкур қийматларни маълумотлар базасидаги мавжуд қийматлар билан ўзаро таққослаб энг мос келувчиларини топишга хизмат қилади. 154 “Актуальные вопросы развития инновационно- информационных технологий на транспорте” АВРИИТТ-2021 I-Республиканская научно-техническая конференция (Ташкент, 24-25 ноября 2021 года) Юзни таниб олиш алгоритмлари қуйидаги категорияларга бўлинади ва мазкур алгоритмлар таниб олиш, локаллаштириш ҳамда юзларни текшириш алгоритмларига ҳам қўлланади: а) холистик (глобал) – ташқи кўринишга асосланган (appearance-based); б) белгиларга (локал компоненталарга) асосланган (feature- based); в) гибрид (fusion) усуллар ва уларнинг таксономиялари [1]. Биз томондан таклиф этилаётган ёндашувда шахсни юз тасвири асосида идентификациялашни кўп поғонали биометрик тизим қуриш орқали ҳал этиш кўзда тутилган. Бунда юз тасвири локал компоненталарга ажратиб олинади, ҳамда ҳар бир компонента тасвиридан бир нечта дескриптор ва детекторлар ёрдамида белгилар векторлари ҳосил қилинади. Шунингдек, яхлит юз таcвиридан ҳам мавжуд усуллар ёрдамида алоҳида белгилар вектори ҳосил қилинади. Белгилар векторлари маълумотлар базасида сақланади, мазкур векторлар таниб олиш самарадорлигини ошириш учун ҳосил қилинувчи юз компоненталари комбинациялари (ўнг кўз+чап кўз; ўнг кўз + чап кўз + бурун; бурун+оғиз ва ҳ.к.) бўйича мос равишда конкатинация қилишда фойдаланилади ва таниб олиш алгоритмларига кирувчи қийматлар вазифасини бажаради. Бунда компоненталар комбинацияси кўп поғонали тизимнинг поғоналари сифатида қаралади. Поғонадан поғонага ўтишда комбинацияланувчи компоненталар биттага ошириб борилади ва якуний поғонада барча компоненталар иштирок этади. Белгилар векторлари ва уларнинг конкатинацияси асосида классификациялаш амалга оширилади ва олинган натижалар якуний қарор қабул қилиш интеграторларига узатилади. Интеграторлар мустақил классификаторлардан олинган қийматлар асосида якуний қарор қабул қилади. Тизимда эҳтимолий Байес, нейротармоқли, лог-чизиқли интеграторлардан фойдаланилади. Таклиф этилаётган биометрик тизим функционаллигини таъминлашда юз таcвири ва унинг локал компоненталаридан белгилар ажратиш орқали белгилар фазосини шакллантириш муҳим босқичлардан ҳисобланади. Рақамли тасвирдаги объектларни бирламчи геометрик белгиларидан бири бу махсус нуқталардир. Одатда, махсус нуқталар сифатида тасвирнинг яхши фарқланадиган локал ҳудудлари, яъни чегаралар, бурчаклар олинади ва улардан тимсолларни таниб олишнинг кейинги босқичларида фойдаланилади. Қуйидаги хоссаларни қаноатлантирувчи тасвирдаги нуқта махсус нуқта деб аталади: – барқарорлик – бунда берилган тасвирнинг масштаби, ёрқинлиги, ракурси ўзгарганда ва халақитлар қўшилганда ҳам махсус нуқта юзнинг айнан бир жойида бўлиши; – аҳамиятлилик – бунда ҳар бир махсус нуқта ягона тавсифга эга бўлиши; – компактлик ва самарадорлик – бунда махсус нуқталар сони юз тасвиридаги нуқталар сонидан анча кам бўлиши; – локаллик – “ўзига хослик” тасвирнинг бирор-бир қисми бўлиб, у, одатда, тасвирнинг кичик қисмини эгаллайди. Шунинг учун у тўсиқларга нисбатан сезгир эмас. Тасвир махсус нуқталарини ажратиб олиш алгоритми детектор деб аталади. Дескриптор махсус нуқта атрофини ўзига ҳослигини аниқловчи тавсиф бўлиб, у аниқланган параметрларни сонли ёки бинар вектор