Kaft tasvirini shakllantirish vositalari

Annotasiya

Shaxsni tanib olish biometrik texnologiyalari kirish-chiqishni nazorat qilish, bank, ichki ishlar, ta’lim kabi sohalarda keng qo‘llanilmoqda. Amaliyotda esa barmoq izi, yuz tasviri, ko‘z qorachig‘i, kaft va qon tomirlariga asoslangan tanib olish tizimlari keng joriy etilgan. Ishonchli va arzon biometrik tizimlarga bo‘lgan talablar kun sayin ortib bormoqda. Biometrkani har bir yo‘nalishi qo‘llanish sohasiga ko‘ra o‘ziga xos yutuq va kamchiliklarga ega. Hozirgi kunda kaft tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalash zamonaviy vositalar hisobiga tez rivojlanmoqda. Bunga undan foydalanish sodda va qulayligi, emotsional betarafligi, faqat kamerani talab qilishi kabilar sabab bo‘lmoqda.

Mazkur maqola kaft tasviri bo‘yicha shaxsni identifikatsiyalash vositalari tadqiqiga bag‘ishlangan bo‘lib, unda kaft tasvirini onlayn olish qurilmalari, ularni yutuq va kamchiliklari, qulayliklari keltirib o‘tilgan.

Manba turi: Konferentsiyalar
Yildan beri qamrab olingan yillar 2024
inLibrary
Google Scholar
Chiqarish:
CC BY f
630-633
27

Кўчирилди

Кўчирилганлиги хақида маълумот йук.
Ulashish
Mamatov, N., Kodirov, E., & Najmiddinov, A. (2024). Kaft tasvirini shakllantirish vositalari. Yangi O‘zbekiston: Fan, ta’lim Va Innovatsiya, 1(1), 630–633. Retrieved from https://www.inlibrary.uz/index.php/new-uzbekistan/article/view/32413
Narzullo Mamatov, Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”Milliy tadqiqot universiteti
t.f.d., prof.
Elmurod Kodirov, Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”Milliy tadqiqot universiteti
mexanizatsiyalash muhandis
Ahliddin Najmiddinov, Toshkent irrigatsiya va qishloq xo'jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti”Milliy tadqiqot universiteti
mexanizatsiyalash muhandis
Crossref
Сrossref
Scopus
Scopus

Annotasiya

Shaxsni tanib olish biometrik texnologiyalari kirish-chiqishni nazorat qilish, bank, ichki ishlar, ta’lim kabi sohalarda keng qo‘llanilmoqda. Amaliyotda esa barmoq izi, yuz tasviri, ko‘z qorachig‘i, kaft va qon tomirlariga asoslangan tanib olish tizimlari keng joriy etilgan. Ishonchli va arzon biometrik tizimlarga bo‘lgan talablar kun sayin ortib bormoqda. Biometrkani har bir yo‘nalishi qo‘llanish sohasiga ko‘ra o‘ziga xos yutuq va kamchiliklarga ega. Hozirgi kunda kaft tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalash zamonaviy vositalar hisobiga tez rivojlanmoqda. Bunga undan foydalanish sodda va qulayligi, emotsional betarafligi, faqat kamerani talab qilishi kabilar sabab bo‘lmoqda.

Mazkur maqola kaft tasviri bo‘yicha shaxsni identifikatsiyalash vositalari tadqiqiga bag‘ishlangan bo‘lib, unda kaft tasvirini onlayn olish qurilmalari, ularni yutuq va kamchiliklari, qulayliklari keltirib o‘tilgan.


background image

630

24 Madaminova, G. I. (2023). ISSIQLIK ALMASHINISHDA ISSIQLIK AGENTI TEZLIGI
VA

MAHALLIY

QARSHILIK

KOEFFITSIENTLARINI

TAJRIBAVIY

TADQIQ

ETISH.

Scientific progress

,

4

(1), 176-184.

25. Исомидинов, А. С., & Мадаминова, Г. И. (2023). АНАЛИЗ КОНТАКТНЫХ
ПОВЕРХНОСТЕЙ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПЫЛЕВЫХ ГАЗОВ.

Scientific progress

,

4

(1), 374-

383.
26. Madaminova, G., & Omonov, J. (2023). KORXONALARINING IQTISODIY
SALOHIYATINI OSHIRISHDA RAQAMLASHTIRISH VA DASTURIY TAMINOT
HAVFSIZLIGI.

Research and implementation

.

27. Ikromaliyevna, M. G. (2023). EXPERIMENTAL STUDY OF HEAT AGENT VELOCITY
AND LOCAL RESISTANCE COEFFICIENTS IN HEAT EXCHANGE.

American Journal of

Technology and Applied Sciences

,

19

, 72-78.

KAFT TASVIRINI SHAKLLANTIRISH VOSITALARI

t.f.d., prof. Mamatov Narzullo Solidjonovich

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy

tadqiqot universiteti, O’zbekiston

m_narzullo@mail.ru

Kodirov Elmurod Solijon o’g’li

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari

instituti”Milliy tadqiqot universiteti, Toshkent, O‘zbekiston

elmurod.kodirov.0990@gmail.com

Najmiddinov Ahliddin Sirojiddin o’g’li

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari” Milliy

tadqiqot universiteti, O’zbekiston

najmiddinov_04@gmail.com

Annotatsiya.

Shaxsni tanib olish biometrik texnologiyalari kirish-chiqishni nazorat

qilish, bank, ichki ishlar, ta’lim kabi sohalarda keng qo‘llanilmoqda. Amaliyotda esa barmoq izi,
yuz tasviri, ko‘z qorachig‘i, kaft va qon tomirlariga asoslangan tanib olish tizimlari keng joriy
etilgan. Ishonchli va arzon biometrik tizimlarga bo‘lgan talablar kun sayin ortib bormoqda.
Biometrkani har bir yo‘nalishi qo‘llanish sohasiga ko‘ra o‘ziga xos yutuq va kamchiliklarga ega.
Hozirgi kunda kaft tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalash zamonaviy vositalar hisobiga tez
rivojlanmoqda. Bunga undan foydalanish sodda va qulayligi, emotsional betarafligi, faqat
kamerani talab qilishi kabilar sabab bo‘lmoqda.

Mazkur maqola kaft tasviri bo‘yicha shaxsni identifikatsiyalash vositalari tadqiqiga

bag‘ishlangan bo‘lib, unda kaft tasvirini onlayn olish qurilmalari, ularni yutuq va kamchiliklari,
qulayliklari keltirib o‘tilgan.

Kalit so‘zlar:

L-shaklidagi dizayn, foydalanuvchini qabul qilish, yorug‘likni

optimallashtirish, foydalanuvchi interfeysini yaxshilash, CCD sensori, plastinka yuzasi, uzun
trubkali gorizontal, uzun trubkali vertikal, kengaytirilgan qisqa trubka.

So‘nggi yillarda shaxsni tanib olishga asoslangan biometrik tizimlar turli sohalarda,

jumladan, ovoz, barmoq izi, yuz va ko‘z qorachig‘iga asoslangan shaxsni identifikatsiyalovchi
tizimlar keng qo‘llanilmoqda [1-2]. Biometrik tizimlar insonni o‘ziga xos qalbakilashtirilishi o‘ta
murakkab bo‘lgan biologik va xulq-atvor xususiyatlariga tayanadi.

Kirish-chiqishni biometrik nazoratida qurilma orqali olingan biometrik xususiyatlar

asosida tanib olish amalga oshiriladi. Bu esa kaft izlari ma’lumotlarini yig‘ishni talab qiladi. Kaft
izlari ma’lumotlari esa kaft izini olish qurilmalari asosida amalga oshiriladi. Mazkur maqola
aynan kaft tasviri bo‘yicha shaxsni tanib olishda qo‘llaniladigan qurilmalar tadqiq etilgan bo‘lib,
unda kaft haqidagi ma’lumotlarni olishning onlayn va oflayn vositalari o‘rganilgan.

Kaft tasvirini onlayn olish qurilmalari.

Hozirgacha kaft tasvirini onlayn olishning

to‘rtta, ya’ni L-shaklida, uzun trubkali gorizontal va vertikal hamda takomillashtirilgan qisqa


background image

631

trubkali dizayn (yakuniy dizayn) versiyalari mavjud. Turli dizayn bosqichlari tasvir sifati,
foydalanuvchi qabul qilish kabi turli maqsadlarga qaratilgan. Har bir versiya sezilarli darajada
o‘z afzalliklarga ega. Turli versiyalar har xil ko‘rinishni berishi bilan birga ichki
konfiguratsiyalar ham kaft tasviri sifatini yaxshilash va foydalanuvchilarni yuqoriroq qabul
qilinishini qo‘llab-quvvatlash uchun sezilarli darajada o‘zgartiradi. Ushbu o‘zgarishlarga qurilma
o‘lchami va shakli, optik yo‘l, qo‘llaniladigan yorug‘lik va foydalanuvchi interfeysi dizayni
kiradi.

1-rasm. Uzun trubkali gorizontal qurilma

L-shaklidagi dizayn.

Dizaynning birinchi avlodi L shaklidagi qurilma bo‘lib, kaftdan

CCD sensoriga yorug‘likni aks ettiruvchi ichki oynaga ega [3] (2-rasm). Oyna optik o‘qni
gorizontal va vertikal kesib o‘tadi. U qurilma balandligini pasaytiradi, biroq, bu oyna tasvir
sifatini yomonlashishiga olib kelishi mumkin. Shuning uchun ushbu tasvirlarga dastlabki ishlov
berish algoritm va yondashuvlarini [4-9] qo’llash orqali tasvir sifatini oshirish zarur bo’ladi.

2-rasm. Kaft izini olish birinchi onlayn qurilmasi: (a) tashqi ko‘rinish va (b) arxitektura

Uzun trubkali gorizontal ikkinchi dizayn.

Uzun trubkali gorizontal qurilma (1-rasm) L

shaklidagi dizaynda yuzaga keladigan muammolarni hal qilishga mo‘ljallangan bo‘lib, undagi
eng muhim masala tasvir sifati hisoblanadi. Shuning uchun optik tizim to‘g‘ridan-to‘g‘ri optik
an’anaviy o‘qdan foydalanadi. Shisha plitani olib tashlanishi esa kaft tasvirini oynani buzmasdan
to‘g‘ridan-to‘g‘ri olish imkonini beradi. Bunda yoritish dizayni orqali kaftni yoritish optik
tizimdagi lampochka orqali amalga oshiriladi. Ushbu yondashuv tasvir sifatini sezilarli darajada
yaxshilash imkonini beradi.


background image

632

3-rasm. Kaft tasvirini olish qurilmasining uchinchi va yakuniy versiyasi

Uchinchi dizayn - uzun trubkali vertikal.

Ikkinchi dizayndagi qurilma gorizontal

joylashuvi ko‘plab noqulayliklarni keltirib chiqardi. Shuning uchun uni tik shaklda joylashtirish
va yorug‘lik manbasini lampochkadan lyuminessent halqa chiroqqa o‘zgartirish orqali kaftni bir
xil yoritilishi ta’minlanadi (3(a)-rasm). Ushbu o‘zgarishlar foydalanuvchilarga qurilmadan
intuitivroq foydalanish va bir xilda yoritilgan kaft tasvirini olish imkonini beradi. Kaft tasvirini
olishni tekis plastinka yuzasi deb ataluvchi foydalanuvchi interfeysini ishlab chiqilishi mos
o‘lchamda qo‘llash uchun qulaylikni ta’minlaydi va ko‘proq foydalanuvchiga xizmat qila oladi.
Foydalanuvchilarga kaftlarini to‘g‘ri joylashtirishga yordam berish uchun 4(a)-rasmda
ko‘rsatilganidek, pegs(tirgaklar)dan foydalanildi. Nuqtali chiziq maydoni tekis plastinka
yuzasidan kesilishi uni ostidagi CCD kameraga kaft izini tasvirni olish imkonini beradi. Tekis
plastinka yuzasi va tirgaklarni joylashishi mos o‘lchamni aniqlash uchun sinovlarni o‘tkazilgan.
Joriy dizayn orqali 5-rasmlarda ko‘rsatilganidek, katta yoki kichik o‘lchamli qo‘llardan
tasvirlarni olish mumkin. Bunda barcha muhim chiziq xususiyatlari tasvirga olinadi.

4-rasm. Yassi plastinka yuzasi dizayni: (a) birinchi urinish va (b) kengaytirilgan dizayn

Yakuniy dizayn - kengaytirilgan qisqa trubka.

Yuqorida keltirib o‘tilgan dizaynlar

qurilma yorug‘lik muhitini samarali ekanligini ko‘rsatgan. Shuning uchun optik yo‘l balandligini
240 mm dan 130 mm gacha kamaytirishga erishish 6 mm fokusli linzalar asosida amalga
oshiriladi. Fokus uzunligini yanada qisqarishi olingan tasvirni buzishi ham mumkin. Yakuniy
dizayn buni inobatga olgan holda tirgaklardan foydalanish orqali foydalanuvchi qulayligi va
tizim barqarorligini muvozanatlashtiradi. Tekis plastinka yuzasi faqat uchta tirgakni talab qiladi.
Bunda o‘rta va halqa barmoqlarini boshqarish uchun katta uchburchak, ko‘rsatkich barmoqni
boshqarish uchun chap tomonda bitta yumaloq va kichik barmoqni boshqarish uchun o‘ngdagi
bitta tirgakdan foydalanish yetarli hisoblanadi (4(b)-rasm). Tekis plastinka yuzasi dizayni
foydalanuvchi va tizim nuqtai nazaridan qoniqarlidir. Qurilmani yakuniy versiyasi eng yaxshi
yorug‘lik manbai (halqali lyuminessent nur) bilan birga kengaytirilgan tekis plastinka yuzasini
qo‘llash orqali yaratilishi mumkin (3(b)-rasm). Ushbu kaft tasvirini olish qurilmasida “1/2” linza
formati va “1/3” CCD sensor formatidan foydalanilgan. Bunda linzalar chetida buzilishlar
bartaraf etiladi. Tajribaviy natijalar yakuniy tasvirni olish qurilmasi yordamida olingan kaft
tasvirlari qo‘yiladigan talablarga javob berishini ko‘rsatgan.

5-rasm. Kichik va katta qo‘lda kaft izini tasvirlarini 3(a)-rasmdagi qurilma orqali olish

natijalari

Xulosa.

Hozirgi kunda kaft tasvirini onlayn olishning turli qurilma dizaynlari mavjud va

har bir dizayn o‘ziga xos yutuq va kamchiliklarga ega. Yakuniy qurilma dizayni mavjud


background image

633

qurilmalardagi kamchiliklarni inobatga olgan holda tirgaklardan foydalanish orqali
foydalanuvchilarga qulayliklar yaratdi va tizim barqarorligini muvozanatlashtira oldi. Mazkur
dizayn tasvir sifatini yaxshilash va foydalanuvchilarni ko‘proq qabul qilinishini qo‘llab-
quvvatlash maqsadida ishlab chiqilgan.

Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati

1.

Biometrics: Personal Identification in Networked Society. A. Jain, R. Bolle, and S.
Pankanti, eds. Boston: Kluwer Academic, 1999.

2.

D. Zhang, Automated Biometrics—Technologies and Systems. Boston: Kluwer
Academic, 2000.

3.

D. Zhang, Automated Biometrics: Technologies and Systems, Kluwer Academic
Publishers, Boston Hardbound, May, 2000.

4.

Mamatov, N. S., Niyozmatova, N. A., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Tojiboyeva,
S. X. (2023). Methods for improving contrast of agricultural images. In E3S Web of
Conferences (Vol.

401,

p.

04020).

EDP

Sciences.

https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340104020

5.

Mamatov, N. S., Pulatov, G. G., & Jalelova, M. M. (2023). Image contrast enhancement
method and contrast evaluation criteria optimal pair. Digital Transformation and
Artificial Intelligence, 1(2).

6.

Mamatov, N. S., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Samijonov, B. N. (2024,
February). Algorithm for improving the quality of mixed noisy images. In Journal of
Physics: Conference Series (Vol. 2697, No. 1, p. 012013). IOP Publishing.
https://doi.org/ 10.1088/1742-6596/2697/1/012013

7.

Mamatov, N., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024). Tasvir obyektlarini
segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari. Modern Science and Research,
3(1), 1-4.

https://inlibrary.uz/index.php/science-research/article/view/28241

8.

Mamatov, N., Sultanov, P., Jalelova, M., & Samijonov, A. (2023). 2D image processing
algorithms for kidney transplantation. Scientific Collection «InterConf», (184), 468-474.

9.

Маматов, Н., Султанов, П., Жалелова, М., & Тожибоева, Ш. (2023). Критерии
оценки качества медицинских изображений, полученных на мультиспиральном
компьютерном томографе. Евразийский журнал математической теории и
компьютерных наук, 3(9), 27-37.


SANOAT KORXONALARIDA MASНINA VA APPARATLARNI

KORROZIYАDAN XIMOYА QILISН.

Kamoljon Djamalovich Muxamadsodiqov

Farg‘ona politexnika instituti Texnika fanlari nomzodi dotsenti

Abdullajonova Mubinaxon Sharabiddin qizi Farg‘ona politexnika instituti talabasi

Annotatsiya. Maqolada kimyo sanoati korxonalarida mashina va apparatlardagi

korroziyaning yuzaga kelishi, undan keladigan yo‘qotishlar, korroziyaga qarshi kurashishdan
maqsad, korroziyani yuzaga keltiruvchi elementlar, jarayonlar va muhitlar xaqida ma’lumot
berilgan, shuningdek korroziyaga qarshi kurashish yo‘llari bayon qilingan.

Kalit so‘zlar. Korroziya, korroziyadan yo‘qotish, termodinamik barqarorlik, Gibbs

energiyasi, ingibitor, metall, galvanik, issiq, termodiffuzion, metallizatsion qoplamalar.

Xalq xo‘jaligining barcha sohalarida shu jumladan kimyo, neftni qayta ishlash va oziq

ovqat sanoati korxonalarida barcha mashina jihozlar korroziyaga uchraydi. Korroziya - bu
metall mahsulotning fazalar chegarasida atrof-muhit moddalari bilan o‘zaro ta’siri natijasida
mahsulotning funksional xususiyatlarini yo‘qotishiga olib keladigan o‘z-o‘zidan yemirilish
jarayoni.

Metall korroziyasidan kelib chiqadigan iqtisodiy yo‘qotishlar juda katta. Amerika

Qo‘shma Shtatlarida korroziyadan ko‘rilgan zarar va unga qarshi kurash xarajatlari YaIMning

Bibliografik manbalar

Biometrics: Personal Identification in Networked Society. A. Jain, R. Bolle, and S. Pankanti, eds. Boston: Kluwer Academic, 1999.

D. Zhang, Automated Biometrics—Technologies and Systems. Boston: Kluwer Academic, 2000.

D. Zhang, Automated Biometrics: Technologies and Systems, Kluwer Academic Publishers, Boston Hardbound, May, 2000.

Mamatov, N. S., Niyozmatova, N. A., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Tojiboyeva, S. X. (2023). Methods for improving contrast of agricultural images. In E3S Web of Conferences (Vol. 401, p. 04020). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340104020

Mamatov, N. S., Pulatov, G. G., & Jalelova, M. M. (2023). Image contrast enhancement method and contrast evaluation criteria optimal pair. Digital Transformation and Artificial Intelligence, 1(2).

Mamatov, N. S., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Samijonov, B. N. (2024, February). Algorithm for improving the quality of mixed noisy images. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2697, No. 1, p. 012013). IOP Publishing. https://doi.org/ 10.1088/1742-6596/2697/1/012013

Mamatov, N., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024). Tasvir obyektlarini segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari. Modern Science and Research, 3(1), 1-4. https://inlibrary.uz/index.php/science-research/article/view/28241

Mamatov, N., Sultanov, P., Jalelova, M., & Samijonov, A. (2023). 2D image processing algorithms for kidney transplantation. Scientific Collection «InterConf», (184), 468-474.

Маматов, Н., Султанов, П., Жалелова, М., & Тожибоева, Ш. (2023). Критерии оценки качества медицинских изображений, полученных на мультиспиральном компьютерном томографе. Евразийский журнал математической теории и компьютерных наук, 3(9), 27-37.