Cuốn sách này xem xét các phương pháp đồng hóa dữ liệu bao gồm lọc Kalman, trí tuệ nhân tạo, mạng lưới thần kinh, học máy và điện toán nhận thức. Đồng hóa dữ liệu là một quá trình kết hợp dữ liệu với một mô hình nhằm mục đích duy nhất là ước tính các biến chưa biết. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để dự đoán sự phát triển của khí quyển tại một thời điểm và thời điểm nhất định.

Cuốn sách này nhằm mục đích tập hợp những tiến bộ, ứng dụng và kết quả ban đầu được lựa chọn gần đây trong lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt sinh trắc học. Chúng có thể hữu ích cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư, sinh viên tốt nghiệp và sau đại học, các chuyên gia trong lĩnh vực này và hy vọng cũng hữu ích cho những người quan tâm chung đến khoa học máy tính, bảo mật, học máy và trí tuệ nhân tạo.

Dựa trên nhiều lĩnh vực, bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy, thiết kế, lý thuyết xã hội, tâm lý học sáng tạo và nghiên cứu thực hành sáng tạo, Bown lập luận rằng để hiểu được sáng tạo tính toán, chúng ta không chỉ phải xem xét những gì các thuật toán sáng tạo tính toán thực sự làm, mà còn phải xem xét chính hoạt động sáng tạo nghệ thuật.

Với lượng thông tin lớn, với những bài toán có độ phức tạp cao, vấn đề đặt ra là làm thế nào để phát triển tri thức, đưa ra lời giải mà thời gian thực hiện có thể chấp nhận được. Một trong số các kỹ thuật được sử dụng đó chính là trí tuệ nhân tạo.