图像识别是一种用于识别图像中对象的机制，并根据人类识别不同图像集中对象的方法将其分类为特定类别。
(视觉)
图像识别如何为人类工作？
我们的视觉识别能力体现在人类观察的场景和人物身上。然则，如何使机器模拟之一是指通过计算机算法分析和处理图像。目前，图像识别技术已广泛应用于许多领域，尤其是在人脸识别、车牌识别、智能安全、医疗影像处理、自动驾驶等领域。
然后，图片通过图像识别技术有效分析和处理医学图像，帮助医生诊断疾病，提高诊断和治疗的准确性和效率；在自动驾驶领域，车辆对周围环境的准确感知可以通过图像识别技术实现，从而保证行车安全。
图像识别怎样和机器一起工作？
机器只识别我们编程的对象类别。他们生来就不能知道和识别他们看到的一切。如果机器被编程成识别一种图像，它将无法识别程序以外的任何其他图像。机器只能指定一组图像中存在的对象是否对应该类别。机器是否会尝试将对象放入类别，或者是否会完全忽略它。
对于机器来说，图像只由数据和像素值组成。每个像素包含关于红、绿、蓝颜色值的信息(每个像素从0到255)。对于黑白图像，像素会有关于暗度和白度值的信息(对于这两个值，从0到255)。
机器不看整个图像；他们只对像素值和这些值中的模式感兴趣。他们只需要获得一个项目的像素模式，并将其与其他模式进行比较。如果两种模式足够接近，机器会将它们联系起来，并将第二种模式识别为过去已经遇到的模式。从这个意义上说，正在发生的事情是，机器会在图像中寻找相似像素值的组，并试图将它们放在特定的图像类别中。
程序100%识别图像是非常罕见的。比较像素图案时，很少有100%相同。IT研究人员的工作是解决这些问题，找到改进，目标是向用户提供可能的最佳体验。
卷积神经网络算法是深度学习网络算法的一种特殊形式，主要用于图像数据分类器的处理。支持向量机算法利用核函数将高维数据映射到低维空间，在低维空间中构造和分类超平面。
根据上述，随着人工智能和图像识别算法的不断发展，图像识别技术逐渐走向人工智能时代。未来，将越来越多的产品和服务与图像识别技术相结合，将为人们的生活和工作带来更加便捷高效的体验。捷和高效体验。
