Optimization methods for face recognition algorithmes

• Опубліковано в: PROBLEMS IN PROGRAMMING
• Дата: 2025
• Випуск: 1
• Сторінки: 74-81
• ISSN: 1727-4907
• Автори та афіліації: I.P. Sitkov — National University "Kyiv-Mohyla Academy"; M.M. Glybovets — National University "Kyiv-Mohyla Academy"
• Ключові слова: алгоритми розпізнавання обличчя, генетична оптимізація, генетичний алгоритм, згорткові нейроні мережі, генетичний оптимізатор, згорткова нейронна мережа, розпізнавання облич, методи оптимізації, груповий генетичний алгоритм, оптимальні алгоритми
• Автори: Sitkov, I.P., Glybovets, M.M.
• Формат: Стаття
• Мова: Українська
• Опубліковано: PROBLEMS IN PROGRAMMING 2025
• Теми: optimization methods; genetic algorithm; convolutional neural networks; face recognition algorithms; UDC 004.8
• Онлайн доступ: https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/766
• Назва журналу: Problems in programming

The paper examines the main drawbacks of modern face recognition algorithms: low processing speed, high sensitivity to image quality and face positioning. A division into three approaches to face recognition algorithms optimization is proposed: optimization of feature weights, algorithm hyperparameters, and constructing an optimal distributed system architecture. Examples of the application of Particle Swarm Optimization, Cuckoo Search, Simulated Annealing, and genetic algorithms to overcome the mentioned limitations in existing algorithms are provided. The study demonstrates the advantages and disadvantages of these optimization methods and identifies promising directions for further research in face identification methods optimization using genetic algorithms.Prombles in programming 2025; 1: 74-81