FACE DETECTION AND RECOGNITION METHODS: ADVANTAGES AND DISADVANTAGES
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-4790Статья поступила в редакцию: 27.11.2024
Статья принята к публикации: 10.01.2025
Статья опубликована: 22.01.2025
Keywords:
face detection, face recognition, biometrics, security, neural networks, privacy, ethical issues.Abstract
This article is devoted to the study of the current state of face detection and recognition technologies, as well as the prospects for their further development. The author analyzed the existing methods of face detection and recognition. Various approaches are considered, including traditional methods based on geometric features, as well as modern methods based on deep learning. The advantages and limitations of each method, as well as their application in various fields, such as security, video surveillance and personalization, are identified.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Ковалев С.М., Колоденкова А.Е., Снасель В. Интеллектуальные технологии слияния данных при диагностировании технических объектов // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. № 1 (31). С. 152-168. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-1-152-168.
Уздяев М.Ю., Яковлев Р.Н., Дударенко Д.М., Жебрун А.Д. Идентификация человека по походке в видеопотоке // Известия Юго-Западного государственного университета. 2020. № 24 (4). C. 57-75. DOI: 10.21869/2223-1560-2020-24-4-57-75.
Видеоаналитика (российский рынок). [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения 11.11.2024).
Чару А. Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс. М.: Вильямс, 2020. 752 с.
Шакла Н. Машинное обучение & TensorFlow. СПб.: Питер, 2019. 336 с.
Татаренков Д.А. Анализ методов обнаружения лиц на изображении // Молодой ученый. 2015. № 4 (84). С. 270-276.
Биометрия. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fintechru.org/upload/iblock/b1b/AZ-Biometriya-0806.pdf (дата обращения 11.11.2024).
Global biometrics market revenue from 2016 to 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/960884/worldwide-biometrics-market-revenue-by-region/ (дата обращения 11.11.2024).
