Modern Image Recognition Technologies : A Review
PDF (Russian)

Keywords

neural networks
pattern recognition
technology comparison
artificial neural networks
Haar cascades

How to Cite

1.
Akobyan T.S. Modern Image Recognition Technologies : A Review // Russian Journal of Cybernetics. 2025. Vol. 6, № 1. P. 175–179.

Abstract

in this paper, we provided an overview of the methods and technologies used in the construction of artificial neural networks (ANN). Biometric technologies based on a person’s unique physical and behavioral characteristics have become a key tool for personal identification. We conducted a comparative analysis of various face recognition models, including Haar cascades, dlib, MTCNN, and FaceNet algorithms. We based the analysis on nine criteria, including accuracy, completeness, processing time, and computing resource consumption. To evaluate the effectiveness of the algorithms, we used a set of 250 images classified according to various conditions. The results demonstrated that each algorithm has its own advantages and disadvantages, depending on the specific tasks and operating conditions.

PDF (Russian)

References

Частикова В. А., Титова А. А., Войлова Д. О. Аналитический обзор методов идентификации личности на основе биометрических характеристик. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Естественно-математические и технические науки. 2022;1(296):92–112. DOI: 10.53598/2410-3225-2022-1-296-92-112.

Ковшов Е. Е., Завистовская Т. А. Разработка автоматизированной системы контроля и управления доступом на основе анализа динамики носогубных мышц лица человека. Современные проблемы науки и образования. 2013;2:185.

Иванова Е. В., Струева А. Ю. Система учета посещаемости студентов на основе распознавания лиц. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021;4:60–73. DOI: 10.14529/cmse210404.

Калинин Н. Н., Скурыдин Ю. Г., Скурыдина Е. М. Оценка производительности моделей машинного обучения, основанных на библиотеках tensorflow и dlib при определении состояния сонливости на Raspberry Pi. Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. 2023;1:106–114.

Хорошева А. А., Федько М. Д., Юсупов А. Р. Применение каскада Хаара для разработки системы распознавания птиц. Молодой исследователь Дона. 2020;2(23):166–170.

Downloads

Download data is not yet available.