Luận văn tập trung nghiên cứu và ứng dụng kết hợp kỹ thuật trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients) với mạng nơron nhân tạo trong bài toán nhận dạng khuôn mặt. Phương pháp HOG được sử dụng để biểu diễn các đặc trưng về hình dạng và cấu trúc của khuôn mặt thông qua phân bố gradient, giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và biến đổi ánh sáng. Các đặc trưng này sau đó được đưa vào mạng nơron nhân tạo để thực hiện quá trình huấn luyện và phân loại. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn cho thấy sự kết hợp giữa HOG và mạng nơron mang lại độ chính xác cao trong nhận dạng, đồng thời có khả năng xử lý tốt các biến dạng khuôn mặt như xoay, nghiêng hoặc thay đổi biểu cảm. Luận văn cũng phân tích, so sánh hiệu quả của mô hình đề xuất với các phương pháp truyền thống khác, từ đó khẳng định tính khả thi và ưu điểm của giải pháp trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt thực tế.