Abstract

In this article, solving the problem of neural networks in facial image recognition is becoming increasingly relevant issues in the field of science. In this regard, methods and advantages of using mathematical models of neural networks based on facial image recognition are considered. In addition, the proposed mathematical model and neural network algorithm are very suitable for facial image recognition applications.

Keywords

• neural networks, face image recognition, methods, mathematical model, algorithm.

References

• Самаль Д.И., Старовойтов В.В. Подходы и методы распознавания людей по фотопортретам. – Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1998. – 54с.
• Зайнидинов Х.Н., Нуржанов Ф.Р., Даулетов А.Ю. Параллельная обработка изображения лица личности // Научно-технический журнал «Вестник Туринского политехнического университета в городе Ташкенте». Выпуск 4/2018. -С. 28-33. 2.
• Алексеева В. И., Коробка Ж. И. Искусственные нейронные сети: рекомендательный библиографический указатель. Краматорск: ДГМА, 2014. С. 25.
• Gutta S., Wechsler H. Face recognition using hybrid classifiers // Pattern Recognition. – 1997. – Vol. 30. – P. 539-553.
• Скурихин А.Н. Генетические алгоритмы //Новости искусственного интеллекта. – 1995. – №4. – С. 6-46.
• Nurjanov F.R. Mathematical models image face of the personality IJARSET: International journal of Advanced Research in Science Engineering and Technology Volume 6 Issue 7, July 2019, India 06/07/2019, 9 pages.
• Nurjanov F.R. Method and algorithm for identifying the parameters of the image face person // International Journal of Science and Research (IJSR). Volume 8 Issue 6, June 2019, India 08/06/2019. 7 pages. Scientific Journal Impact Factor, № 23; Impact Factor 7,426.
• Потапов А. С. Искусственный интеллект и универсальное мышление. СПб.: Политехника, 2012. С. 711.
• Друки А. А. Система поиска, выделения и распознавания лиц на изображениях // Средства и системы обработки и анализа данных. 2011. С.16–25.
• Sadykhov R., Vatkin M. New training algorithm of neural network “Neokognitron” for a recognition of hand-written symbols // Pattern Recognition and Image Processing. – 2001. – P. 203-212.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.