The author delves into the intricacies of machine learning algorithms and computer vision techniques that enable computers to identify objects within images or videos. This cutting-edge field has numerous applications in various industries, such as security, healthcare, transportation, and entertainment. The book begins by discussing the historical background of object recognition technology, tracing its evolution from simple image processing techniques to sophisticated deep learning models. It highlights the challenges faced by researchers and developers in their quest for more accurate and efficient object recognition methods. The author then delves into the fundamental principles of object recognition, explaining how machines learn to recognize objects based on their visual features, texture, color, and shape. The book covers various techniques used in object recognition, including edge detection, feature extraction, and template matching. It also discusses the role of convolutional neural networks (CNNs) in object recognition, emphasizing their superior performance compared to traditional computer vision approaches. The author explains how CNNs can be trained to detect specific objects within images or videos, even when they are partially occluded or distorted. One of the most significant contributions of the book is its focus on the practical applications of object recognition technology.

Автор углубляется в тонкости алгоритмов машинного обучения и техники компьютерного зрения, которые позволяют компьютерам идентифицировать объекты в изображениях или видео. Эта передовая область имеет множество применений в различных отраслях, таких как безопасность, здравоохранение, транспорт и развлечения. Книга начинается с обсуждения исторических предпосылок технологии распознавания объектов, прослеживая ее эволюцию от простых техник обработки изображений до сложных моделей глубокого обучения. В нем освещаются проблемы, с которыми сталкиваются исследователи и разработчики в поисках более точных и эффективных методов распознавания объектов. Затем автор углубляется в фундаментальные принципы распознавания объектов, объясняя, как машины учатся распознавать объекты на основе их визуальных особенностей, текстуры, цвета и формы. Книга охватывает различные методы, используемые в распознавании объектов, включая обнаружение границ, извлечение признаков и сопоставление шаблонов. В нем также обсуждается роль сверточных нейронных сетей (CNN) в распознавании объектов, подчеркивая их превосходную производительность по сравнению с традиционными подходами компьютерного зрения. Автор объясняет, как CNN могут быть обучены обнаруживать конкретные объекты в изображениях или видео, даже когда они частично закрыты или искажены. Одним из наиболее значительных вкладов книги является её направленность на практическое применение технологии распознавания объектов.

''