IMZO TASVIRLARINI DASTLABKI ISHLOV BERISH BOSQICHLARINING ANIQLIKKA TA'SIRI: ALGORITMIK YONDASHUVLAR VA TEXNOLOGIK ASOSLAR

Annotatsiya Maqolada imzo tasvirlarini avtomatik tanib olish tizimlarida dastlabki ishlov berish algoritmlarining funksional ahamiyati va ularning tanib olish aniqligiga ta’siri tahlil etilgan. Biometrik autentifikatsiya texnologiyalarining rivojlanishi bilan bir qatorda, tasvirga dastlabki ishlov berish bosqichi shaxsni aniqlashda aniqlik va ishonchlilikni ta’minlovchi muhim omilga aylangan.Tadqiqotda Gauss, Bilateral va Median filtrlar orqali tasvirdagi shovqinlarni kamaytirish, Canny va Sobel algoritmlari orqali kontur ajratish, Otsu va adaptiv thresholding usullari bilan binarizatsiya va tasvirni geometrik jihatdan normallashtirish jarayonlari chuqur tahlil qilindi. Ayniqsa, yozuv vositasi va RGB kanallariga asoslangan tahlil natijasida, tasvirni individual xususiyatlariga mos ravishda oldindan tayyorlash algoritmlarining samaradorligi asoslab berildi.CNN va DTW modellarining preprocessing bilan kombinatsiyasi asosida o‘tkazilgan eksperimentlar natijasida FAR va FRR ko‘rsatkichlarining sezilarli darajada kamaygani, F1-score 98% gacha yetgani qayd etildi. O‘rganilgan natijalar asosida, elektron hujjatlar, bank tizimlari va e-gov platformalari uchun milliy sharoitga mos avtomatlashtirilgan imzo autentifikatsiyasi modelini yaratish bo‘yicha metodik tavsiyalar ishlab chiqildi. Аннотация В статье проанализирована функциональная значимость алгоритмов предварительной обработки в системах автоматического распознавания подписей и их влияние на точность идентификации. С развитием технологий биометрической аутентификации этап предварительной обработки изображений стал ключевым фактором обеспечения точности и надежности идентификации личности. В исследовании подробно рассмотрены методы снижения шумов с использованием гауссового, билатерального и медианного фильтров, выделение контуров с помощью алгоритмов Canny и Sobel, бинаризация на основе методов Оцу и адаптивного порогового преобразования, а также геометрическая нормализация изображений. На основе анализа характеристик пишущего инструмента и RGB-каналов обоснована эффективность алгоритмов адаптивной предварительной обработки, учитывающих индивидуальные особенности подписей. Экспериментальные результаты, полученные при комбинировании моделей CNN и DTW с этапами предварительной обработки, показали существенное снижение показателей FAR и FRR, при этом значение F1-score достигло 98%. На основе полученных результатов разработаны методические рекомендации по созданию автоматизированной модели аутентификации подписей, адаптированной к национальным условиям для электронных документов, банковских систем и платформ электронного правительства. Abstract This article analyzes the functional significance of preprocessing algorithms in automatic signature recognition systems and their impact on recognition accuracy. Along with the development of biometric authentication technologies, the image preprocessing stage has become a critical factor in ensuring accuracy and reliability in personal identification. The study provides a detailed analysis of noise reduction using Gaussian, bilateral, and median filters, contour extraction using Canny and Sobel algorithms, binarization through Otsu and adaptive thresholding methods, and geometric normalization of signature images. Based on analyses involving writing instruments and RGB channels, the effectiveness of adaptive preprocessing algorithms tailored to individual signature characteristics is substantiated. Experimental results obtained from combining CNN and DTW models with preprocessing techniques demonstrate a significant reduction in FAR and FRR values, while the F1-score reaches up to 98%. Based on these findings, methodological recommendations are proposed for developing an automated signature authentication model adapted to national conditions for electronic documents, banking systems, and e-government platforms.

Hali tarjima qilinmagan