The book "Algorithms of Image Recognition" is a comprehensive guide to the field of image recognition, providing readers with a deep understanding of the underlying algorithms and techniques used in this rapidly evolving field. The book covers the basics of image processing, feature extraction, and classification, as well as more advanced topics such as convolutional neural networks (CNNs) and transfer learning. It also discusses the challenges and limitations of current image recognition systems and provides insights into future research directions in the field. The book begins by introducing the concept of image recognition and its importance in modern society, highlighting the growing demand for accurate and efficient image recognition systems in various applications such as security, healthcare, and entertainment. It then delves into the fundamental principles of image processing, including image enhancement, noise reduction, and feature extraction, before moving on to more advanced topics such as object detection, facial recognition, and scene understanding. One of the key strengths of the book is its emphasis on the practical aspects of image recognition, with numerous examples and exercises throughout to help readers understand and apply the concepts discussed. The author also provides a detailed overview of the state-of-the-art techniques and tools used in industry and research, making it an essential resource for anyone looking to stay up-to-date with the latest developments in the field.

Книга «Алгоритмы распознавания изображений» является исчерпывающим руководством в области распознавания изображений, предоставляя читателям глубокое понимание лежащих в основе алгоритмов и методов, используемых в этой быстро развивающейся области. Книга охватывает основы обработки изображений, извлечения признаков и классификации, а также более продвинутые темы, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и обучение передаче. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения существующих систем распознавания изображений и дается представление о будущих направлениях исследований в этой области. Книга начинается с введения концепции распознавания изображений и её важности в современном обществе, подчеркивая растущий спрос на точные и эффективные системы распознавания изображений в различных приложениях, таких как безопасность, здравоохранение и развлечения. Затем он углубляется в фундаментальные принципы обработки изображений, включая улучшение изображения, шумоподавление и извлечение признаков, прежде чем перейти к более продвинутым темам, таким как обнаружение объектов, распознавание лиц и понимание сцены. Одной из ключевых сильных сторон книги является акцент на практических аспектах распознавания изображений, с многочисленными примерами и упражнениями, чтобы помочь читателям понять и применить обсуждаемые концепции. Автор также предоставляет подробный обзор современных методов и инструментов, используемых в промышленности и исследованиях, что делает его важным ресурсом для всех, кто хочет быть в курсе последних разработок в этой области.

''

本「画像認識アルゴリズム」は、画像認識の分野に関する包括的なガイドであり、急速に進化するこの分野で使用されている基礎的なアルゴリズムと方法についての詳細な理解を読者に提供します。本書では、画像処理、特徴抽出、分類の基礎と、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や伝送学習などのより高度なトピックについて解説しています。また、既存の画像認識システムの課題と限界について議論し、将来の研究の方向性についての洞察を提供します。本書は、画像認識の概念と現代社会におけるその重要性の導入から始まり、セキュリティ、ヘルスケア、エンターテイメントなどのさまざまなアプリケーションにおける正確で効果的な画像認識システムへの需要の高まりを強調しています。その後、画像の強化、ノイズキャンセル、機能抽出などの画像処理の基本原則を掘り下げ、オブジェクト検出、顔認識、シーン理解などのより高度なトピックに進みます。本の主要な強みの1つは、画像認識の実用的な側面に重点を置いていることです。著者はまた、業界や研究で使用されている現在の方法とツールの詳細な概要を提供し、分野の最新の開発を維持したい人のための重要なリソースになります。