Рецензия на магистерскую диссертацию студента математико-механического факультета Косатого Дмитрия Николаевича на тему в «Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей»  С распространением камер наружного наблюдения и автомобильных камер актуальными являются быстрые и точные алгоритмы распознавание объектов. 	 	Для достижения цели решения задачи детектирования Дмитрием был проведен обзор алгоритма Каскадной классификации и алгоритма классификации на основе глубокой. Дмитрий приводит описание гибридного алгоритма классификации DeepCascade, совмещающего каскадную классификацию и обучение нейронной сети. 	В разделе о программной реализации Дмитрий приводит описания API, доступных для работы с детектором. Студент разместил исходные коды. После приводится описание процедуры обучения нейронной сети гибридного классификатора. В заключении Дмитрий провел сравнение трех алгоритмов  детектирования и продемонстрировал оценку их точности и скорости работы. 	К недостаткам представленных результатов магистерской работы надо отнести отсутствие описания архитектуры библиотеки, диаграмм интерфейсов и внутренних классов. Для использования библиотеки в open source проектах необходимы примеры обращения к интерфейсам. Из текста работы сложно отделить программную реализацию студента от используемых библиотек третьей стороны. 	В сравнении алгоритмов детектирования отсутствует сквозное сравнение алгоритмов по параметру FPS. Полученная реализация гибридного метода уступает по точности глубокой нейронной сети. 	Оформление работы требует сортировки ссылок на литературу и добавления недостающих ссылок на используемые источники. В тексте присутствует неформальная стилистика. В связи с проделанной аналитической работой студента, но с учетом указанных недостатков, магистерская работа студента заслуживает оценки «удовлетворительно».   Петров Александр Георгиевич