Asosiy yo‘nalishlar
Laboratoriyaning asosiy yo‘nalishlari ilmiy izlanish, eksperiment va amaliy loyihalar orasidagi aniq bog‘lanishni ko‘rsatadi.
Biometrics
Liveness Detection
Security
Ta'lim va ilmiy rahbarlik
Bu blok laboratoriyaga biriktirilgan ustozlar, ilmiy rahbarlar va yosh tadqiqotchilar bilan olib borilayotgan amaliy tayyorgarlikni ko'rsatadi.
Talabalar va tadqiqotchilar bilan ishlar
Ta’lim olganlar: 35.
Hozir o‘qiyotganlar: 11.
Biriktirilgan ilmiy rahbarlar
Fazilov Shavkat Xayrullayevich
Texnika fanlari doktori, professor
Raqamli texnologiyalar va sun'iy intellekt
Mirzayev Nomaz
Texnika fanlari doktori, professor
Informatikaning nazariy asoslari
Yusupov Ozod Rabbimovich
Texnika fanlari doktori, dotsent
Raqamli texnologiyalar va sun'iy intellekt
Kaxarov Shukrullo Sa'dullo o‘g‘li
Texnika fanlari bo’yicha falsafa doktori, dotsent
Raqamli texnologiyalar va sun'iy intellekt
Laboratoriyaning asosiy yo'nalishlari
Sun'iy intellekt asosida shaxsni biometrik identifikatsiya qilish (yuz, ovoz, barmoq izi, ko'z qorachig'i), "Liveness detection" (tiriklikni aniqlash va biometrik firibgarlikning oldini olish), biometrik ma'lumotlar xavfsizligi va multimodal (aralash) biometrik tizimlar nazariy va algoritmik ta’minotini ishlab chiqish.
Laboratoriya vazifalari
Mahalliy sharoitlarga moslashgan, yuqori aniqlikdagi biometrik tizimlarni yaratish va joriy etish; davlat va xususiy sektor (banklar, ta'lim, xavfsizlik, davlat xizmatlari) uchun masofaviy identifikatsiya yechimlari nazariy asoslarini ishlab chiqish va rivojlantirish.
Olib borilayotgan tadqiqotlar
Yuzni tanish algoritmlarida to'siqlar (niqob, ko'zoynak, past yorug'lik) ta'sirini kamaytirish; 2D (rasm, video) va 3D (niqoblar) formatdagi hujumlarga (spoofing) qarshi ishonchli mudofaa tizimlari uchun biometrik modellarni ishlab chiqish tadqiqotlari.
Amaldagi loyihalar
“Ilmiy-tadqiqot institutlari va oliy o‘quv muassasalari professor-o‘qituvchilari malakasini oshirish, o‘qitishning zamonaviy uslublariga e’tibor qaratish, o‘quv jarayonini raqamlashtirish va ilg‘or ilmiy yondashuvlarni joriy etish” loyihasi
Ishlatilayotgan texnologiyalar
Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Dlib, ilg'or neyron tarmoqlar (ResNet, RetinaFace, ArcFace, MTCNN), FastAPI, Docker, C++, CUDA hamda Edge AI texnologiyalari.
Erishilgan natijalar
Yuzni aniqlash aniqligi yuqori bo'lgan milliy yechim prototipi yaratildi; xalqaro nufuzli jurnallarda (Scopus, Web of Science) laboratoriya xodimlari tomonidan ilmiy maqolalar chop etildi va intellektual mulk guvohnomalari olindi.
Kelgusi rejalar
Biometrik modellarni mobil qurilmalar va IoT kameralar uchun optimallashtirish (yengil va tezkor qilish); milliy miqyosdagi biometrik ma'lumotlar bazalari bilan yuqori yuklamada barqaror ishlovchi infratuzilma hamda multimodal xavfsizlik tizimlarini tijoratlashtirish, DeepFake aniqlash dasturiy modullarini ishlab chiqish.