Chủ đề của bài báo là khai thác, sử dụng bộ nhớ liên kết hai hướng (BAM: Bidirectional Associative Memory) một loại mạng nơron truy hồi để nhận dạng ảnh mặt người. Bài báo xây dựng cấu trúc BAM và thuật toán nhận dạng ảnh mặt người được xây dựng dựa trên luật học Hebb và mạng BAM. Hệ thống nhận dạng có kích thước nhỏ, gọn nhẹ, tín hiệu ra được thử nghiệm ghép với thiết bị điện tử và loa thông báo để cảnh báo nhận dạng đúng – sai và có thể dùng cho điều khiển ON/OFF thích hợp với những hệ thống vừa và nhỏ như ngôi nhà thông minh hoặc tương đươngThe focus of the article is the exploration and application of Bidirectional Associative Memory (BAM), a form of recurrent neural network, for the purpose of recognizing human facial images. The article presents a novel algorithmic framework rooted in Hebb's rule, tailored specifically for the recognition of human faces. This pattern recognition system is characterized by its compact size and efficiency. The output signal undergoes testing in conjunction with electronic devices and notification speakers, serving as a reliable indicator for correct and incorrect pattern recognitions. It is adaptable for ON/OFF control, making it well-suited for various applications, particularly in the realm of small and medium-sized systems such as smart homes and their equivalents.