Object recognition in computer vision is the task of finding a given object in an image or video sequence. During the last decades it has received increasing attention from the computer vision community for a variety of reasons, ranging from counting objects for industrial application to the development of practical biometric systems and interactive, emotion-aware and capable human–machine interfaces. There are variety of approaches for object recognition problem, depending on the type of object, the degree of freedom of the object and the target application. Template matching is the most advanced and intensively developed areas of computer vision and has been a classical approach to the problems of locating and recognizing of an object in the image. The object of this paper is to improve the reliability of object recognition by describing a modified method for template matching based on the Sum of Squared Differences (SSD) equation, that gives the highest margin between other template matching methods, the main advantage is that the high margin resulting from it can be considered as more safe to avoid wrongly detecting /recognizing an object.

تمييز الكائن في الرؤيا الحاسوبية يعني ايجاد كائن معلوم في صورة او تسلسل فيديو. خلال العقود الاخيرة يتلقى تمييز الكائن اهتماما متزايدا من رابطة الرؤيا الحاسوبية لعدة ضروريات, منها عد الكائنات في التطبيقات الصناعية لتطوير انظمة تدقيق حقيقية وتطوير تواصل تفاعلي, مدرك للانفعالات بين الانسان والالة. توجد عدة طرق لحل مشكلة تمييز الكائن اذ يعتمد ذلك على طبيعة الكائن ودرجة حريته والتطبيق المطلوب. تعتبر المطابقة المتغيرة من اكثر المجالات تقدما وتطورا في الرؤيا الحاسوبية ولاتزال طريقة تقليدية لحل مشاكل ايجاد وتمييز الكائن في الصور. يهدف هذا البحث الى تحسين موثوقية تمييز الكائن من خلال طريقة معدلة للمطابقة المتغيرة معتمدة على معادلة مجموع تربيع الفروقSSD)) ,والتي تعطي الهامش الاعظم مقارنة بالطرق الاخرى للمطابقة المتغيرة والذي يعتبر اكثر امانا لتجنب الايجاد والتمييز الخاطئ للكائن.

object recognition --- template matching --- Sum of Squared Differences --- SSD --- تمييز الكائن --- المطابقة المتغيرة --- مجموع تربيع الفروق