一、图像识别技术的定义

图像识别是人工智能的一个重要领域，它是指利用计算机对图象进行处理、分析和理解，从而识别目标和对像的各种模式。在一般的工业应用中，采用工业照相机拍摄图像，然后软件再根据图像的灰阶差异进行进一步的识别处理。

特别识别除了要弄清楚所识别的物体是什么类型的物体之外，在实际应用实践中还必须弄清楚它的位置和姿态。目前，图像识别已被广泛地应用于各个领域，如交通领域的车牌识别，交通标志识别，军事领域的飞行物识别，地形勘察，安全领域的指纹识别，人脸识别等。

二、图像识别技术的原理

图像识别的原理主要是需要处理有一定复杂度的信息，处理技术并非随便出现在计算机上，主要是根据一些医学研究者的实践，结合计算机程序模拟和实现有关内容。这种方法的计算机实现基本类似于人对图像的识别原理，在人的感觉和视觉等方面，仅仅是计算机不受任何因素的影响。人不仅将脑中存储的图像记忆与图像进行组合识别，而且利用图像特征对其进行分类，然后再利用每一类特征进行图像识别。在图像识别中，计算机利用相同的原理，对图像进行重要特征的分类和提取，有效地排除无用的多余特征，从而实现图像识别。有时候计算机对上述特征的提取是显而易见的，有时候则是平淡无奇的，这将严重影响计算机图像识别的效率。

三、图像识别技术的过程

因为图像识别技术是以人工智能为基础的，所以计算机图像识别的过程基本上和人类大脑对图像的识别过程是一致的，这个过程主要包括4个步骤：

第一，获取信息，主要是指通过传感器将声音、光线等信息转换为电子信号，即获取识别对象的基本信息，并将其转换为计算机可以识别的信息；

第二，信息的预处理，主要是指对图像进行去噪、变换和平滑等操作，使图像的重要特征得到改善；

第三，特征提取和选择，主要是指在模式识别中，对图像进行特征提取和选择，概括为识别图像具有多种特征，如采用某种分离方式，就要识别图像的特征，提取特征即特征提取；

第四，设计分类器并作出分类决定，其中设计分类器是根据训练制定识别规则，根据识别规则可以获得主要的特征类型，从而不断提高图像识别的识别率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评估与确认。

四、图像识别技术的常见形式

第一，图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别，数字图像处理和识别，目标识别。
字迹识别的研究始于1950年，一般是识别字母、数字和符号，从印刷字迹识别到手写字迹识别，应用十分广泛。

1965年开始了对数字图像处理与识别的研究。与模拟图象相比，数字图象具有存储、传输方便可压缩、不易失真、便于处理等诸多优点，为图象识别技术的发展提供了强有力的动力。

识别主要是指对三维世界中对象和环境的感知和认知，属于计算机视觉的高级范畴。基于数字图像处理和识别技术，结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果广泛应用于各类工业和检测机器人。

伴随着计算机和信息技术的飞速发展，图像识别技术的应用范围逐步扩展到许多领域，特别是在面部和指纹识别、卫星云图识别和临床医学诊断等方面的应用越来越广泛。一般情况下，图像识别技术主要是指利用计算机对采集到的系统前端图像进行处理，在日常生活中，图像识别技术的应用也很普遍，如车牌采集、商品条码识别和手写识别等。随著技术的不断发展和完善，其应用领域也会越来越广。

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