BANKNOT AUTENTIFIKATSIYASI UCHUN CHUQUR O'RGANISHGA ASOSLANGAN KO'P DARAJALI TASVIR TAHLILI TIZIMINI ISHLAB CHIQISH

Authors

  • Yusupov Ibrohimbek Toshkent axborot texnologiyalari Universiteti,Xalqaro hamkorlik, xalqaro reytinglar va strategic rivojlantirish bo‘limi boshlig’i Author
  • Alimbaeva Asalbanu, Primbetov Abbaz Toshkent axborot texnologiyalari Universiteti, tayanch doktoranti Author

DOI:

https://doi.org/10.65164/q81fm840

Keywords:

qalbaki banknot, chuqur o'rganish, konvolyutsion neyron tarmoq, tasvir tahlili, autentifikatsiya, himoya elementlari.

Abstract

Ushbu maqolada qalbaki banknot kupyuralarini aniqlash uchun chuqur o'rganishga (deep learning) asoslangan ko'p darajali tasvir tahlili tizimi taklif etiladi. Taklif etilayotgan arxitektura konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) va diqqat mexanizmlari (attention mechanism) kombinatsiyasiga asoslanadi. Tizim banknot himoya elementlarini — rangini, mikromatni, suv belgisi va holografik tasvir xususiyatlarini bir vaqtda tahlil qiladi. O'zbek so'mi va boshqa valyutalar uchun sinovdan o'tkazilgan model 98,7% aniqlik ko'rsatkichiga erishgan.

References

Downloads

Published

2026-05-15

Issue

Vol. 3 No. 1 (2026): “GENERATIV SUN’IY INTELLEKT SHAROITIDA TA’LIM TIZIMLARI VA KIBERXAVFSIZLIKNI TRANSFORMATSIYA QILISH, TAHDIDLAR, ISHONCHLILIK MUAMMOLARI VA XAVFSIZ AI ARXITEKTURALARI” mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya to`plami (TAFU, 12-13-may)

Section

Articles