ҚУЛОҚ ТАСВИРИ АСОСИДА ШАХСНИ ИДЕНТИФИКАЦИЯЛАШДА ҚЎЛЛАНИЛАДИГАН МАЪЛУМОТЛАР БАЗАЛАРИНИНГ ҚИЁСИЙ ТАҲЛИЛИ

Абдуллаева Барно Мўйдинжон қизи; Маматов Нарзилло Солиджонович; Бахтиёрова Моҳирўй Шерзод қизи

doi:10.5281/zenodo.23812373

29.10.2026

Oʻzbekcha

ҚУЛОҚ ТАСВИРИ АСОСИДА ШАХСНИ ИДЕНТИФИКАЦИЯЛАШДА ҚЎЛЛАНИЛАДИГАН МАЪЛУМОТЛАР БАЗАЛАРИНИНГ ҚИЁСИЙ ТАҲЛИЛИ

Published

29.10.2026

Journal

Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”

Issue

Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”

Pages

574-578

DOI

10.5281/zenodo.23812373

Authors

Абдуллаева Барно Мўйдинжон қизи , Маматов Нарзилло Солиджонович , Бахтиёрова Моҳирўй Шерзод қизи

Abstract

Мазкур тезисда қулоқ тасвири асосида шахсни биометрик идентификациялаш масалаларида қўлланиладиган маълумотлар базалари қиёсий таҳлил қилинади. Таҳлилда маълумотлар базасининг ҳажми, субъектлар сони, тасвирларни олиш шароити, тасвир сифати ва ўзгарувчанлиги, фойдаланиш шартлари ҳамда идентификациялаш алгоритмларини ўқитиш ва синовдан ўтказишдаги яроқлилиги асосий мезонлар сифатида қабул қилинди. EarVN1.0, AMI Ear Database, IIT Delhi Ear Database, UniDataPro Ear Detection Dataset ва муаллифлар томонидан шакллантирилган реал шароитдаги маълумотлар базасининг хусусиятлари тизимлаштирилди. Ўтказилган таҳлил назоратли ва назоратсиз шароитларда шакллантирилган маълумотлар базаларининг бир-бирини тўлдиришини ҳамда уларни тадқиқот мақсадига мувофиқ танлаш зарурлигини кўрсатади.

Keywords

AMI Ear Database EarVN1.0 IIT Delhi Ear Database биометрик идентификациялаш маълумотлар базаси чуқур ўқитиш қиёсий таҳлил. қулоқ биометрияси

Other language versions

Русский

В данных тезисах проводится сравнительный анализ баз данных, применяемых в задачах биометрической идентификации личности по изображению уха. В качестве основных критериев анализа приняты объём базы данных, количество субъектов, условия получения изображений, качество и вариативность изображений, условия использования, а также пригодность для обучения и тестирования алгоритмов идентификации. Систематизированы характеристики баз EarVN1.0, AMI Ear Database, IIT Delhi Ear Database, UniDataPro Ear Detection Dataset и базы данных, сформированной авторами в реальных условиях. Проведённый анализ показывает, что базы данных, сформированные в контролируемых и неконтролируемых условиях, дополняют друг друга, и их выбор необходимо осуществлять в соответствии с целью исследования.

AMI Ear Database EarVN1.0 IIT Delhi Ear Database база данных биометрическая идентификация биометрия уха глубокое обучение сравнительный анализ.

English

This thesis presents a comparative analysis of databases used for biometric person identification based on ear images. Database size, number of subjects, image acquisition conditions, image quality and variability, terms of use, and suitability for training and testing identification algorithms were adopted as the main evaluation criteria. The characteristics of EarVN1.0, AMI Ear Database, IIT Delhi Ear Database, UniDataPro Ear Detection Dataset, and a real-world database collected by the authors are systematized. The analysis shows that databases collected under controlled and uncontrolled conditions complement each other and should be selected in accordance with the research objective.

AMI Ear Database EarVN1.0 IIT Delhi Ear Database biometric identification comparative analysis. database deep learning ear biometrics

References

1. Kumar A., Wu C. Automated human identification using ear imaging // Pattern Recognition. - 2012. - Vol. 45, № 3. - P. 956–968. DOI: 10.1016/j.patcog.2011.06.005.

2. Truong Hoang V. EarVN1.0 [Data set] // Mendeley Data. - Version 4. - 2020. DOI: 10.17632/yws3v3mwx3.4.

3. Gonzalez E., Alvarez L., Mazorra L. AMI Ear Database. - Centro de I+D de Tecnologías de la Imagen, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria.

4. IIT Delhi Ear Database. – Biometrics Research Laboratory, Indian Institute of Technology Delhi.

5. UniDataPro. Ear Detection Dataset: 14,000+ Images. - Hugging Face Datasets (limited public preview).

6. Муаллифлар томонидан шакллантирилган қулоқ тасвирлари маълумотлар базаси. - “ТИҚХММИ” Миллий тадқиқот университети, 2026.

View PDF