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图像识别技术论文随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
小编整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!图像识别技术论文篇一图像识别技术研究综述摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。
基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。
随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。
图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。
图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
计算机智能化图像识别技术探析随着计算机技术的飞速发展，图像识别技术得到了广泛应用和深入研究。
计算机智能化图像识别技术旨在让计算机能够理解和分析图像内容，从中提取有用信息并进行相关的决策。
本文将探讨计算机智能化图像识别技术的原理、应用领域和未来发展趋势。
一、原理探析计算机智能化图像识别技术的核心原理是模式识别。
通过分析图像的像素分布、色彩区域、纹理特征、形状结构等方面的信息，建立数学模型和算法来描述和区分不同的图像内容。
常用的图像识别算法包括神经网络、决策树、支持向量机等。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，具有良好的学习和识别能力。
在图像识别领域，常使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取和分类。
CNN通过多个卷积层和池化层进行图像特征的提取和降维，最后通过全连接层进行分类识别。
决策树是一种用于分类和回归的树形结构模型，通过一系列的判断条件来划分图像样本。
决策树算法根据特征属性的重要性和不纯度指标进行特征选择，从而生成一颗具有判别能力的决策树模型。
支持向量机是一种二分类模型，通过将图像样本映射到高维特征空间，构造出能够最大化间隔的判别超平面。
支持向量机通过核函数将非线性问题转化为线性问题，具有较高的泛化能力和抗噪能力。
二、应用领域计算机智能化图像识别技术在许多领域具有广泛的应用价值。
1. 人脸识别：人脸识别技术可用于安全监控、人员身份验证、人脸支付等场景。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，识别出图像中的人脸并进行相应的操作。
2. 车辆识别：车辆识别技术可用于交通监控、智能停车管理、违规车辆检测等场景。
通过识别车辆的车牌号码、车型等特征，实现对车辆的自动识别和管理。
3. 文字识别：文字识别技术可用于快速扫描和数字化处理纸质文档，减少人工录入的工作量。
通过对图像中的文字进行识别和转换，实现文字的自动提取和编辑。
4. 医学影像识别：医学影像识别技术可用于辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
通过对医学影像的分析和处理，提取出潜在的异常结构和病变特征，帮助医生进行准确的诊断。
关于人工智能中图像识别技术的研究摘要：随着国家的快速发展和信息技术的不断进步，人工智能中图像识别技术也在逐渐发展成熟，并被应用到社会的各个领域当中，为各行业的发展提供了许多的便利。
尤其在信息处理方面，计算机技术高速准确运算的功能能够为人类减轻不少的负担。
在当今社会生产生活的大环境发展下，我们与图像的接触越来越密切。
本文对现阶段我国人工智能中图像识别技术的应用情况做出了一定深入的探讨分析，仅供参考。
关键词：人工智能；图像识别；应用技术前言：现阶段，随着科学技术的高速发展，人工智能图像识别技术也得到了相应的技术性提升，基本上实现了图像识别的智能化发展，特别是在一些识别难度系数较高的领域，也能够有效地利用该智能化技术，取代人工的识别工作，并在长期的实践过程中取得了较为优秀的成果，推动了整个图像识别领域的发展。
1人工智能图像识别技术在识别图片的过程中，往往涉及人工智能、虚拟现实等先进的信息技术，以便对图像中的一些重要特征进行扫描提取。
在得到了这些信息数据后，与建立好的数据库中的信息进行交叉对比，在找到相同或者类似的图像之后，便可以完成图像的识别工作。
现阶段，人工智能图像识别技术已经广泛应用于医疗、工业制造、电力生产等众多领域，并在使用的过程中发挥了较高效率的图像识别功能，成为行业发展的重要基础技术。
2现阶段图像识别技术的常见形式2.1神经网络形式该技术作为人工智能领域的新型技术可以利用人工神经网络技术来实现对人类和动物的神经网络相关特征的分析工作，主要是从生理学角度的神经网络知识入手进行设计处理的，具有一定的全面性。
主要是利用检测设备感应车辆经过，在车辆经过时进行图像照片的采集，从而获得相关车辆的具体信息，这对于刑事案件的的侦破、肇事车辆的逃逸等具有很重要的作用。
2.2模式识别技术模式识别技术作为行之有效的模型被广泛应用，它以大量信息数据识别图像为基础，将计算机技术和数学原理合理化的融合在一起从而实现对图像特征的精准识别和信息获取。
图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。
在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。
只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。
对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。
这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。
图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。
图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。
过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。
计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。
物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。
人工智能图像识别技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。
在众多的人工智能技术中，图像识别技术因其广泛的应用前景和深远的社会影响而备受关注。
本文将从图像识别技术的概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入探讨。
图像识别技术概述图像识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个学科领域。
图像识别技术的核心目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，从而实现对图像的自动分类、识别和分析。
图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
最初，图像识别主要依赖于模板匹配和边缘检测等简单的图像处理技术。
随着计算机硬件的发展和算法的不断优化，图像识别技术逐渐向更高层次的模式识别和特征提取发展。
进入21世纪，深度学习技术的兴起极大地推动了图像识别技术的进步，使得计算机在图像识别任务上的性能得到了质的飞跃。
图像识别的关键技术图像识别技术的核心是特征提取和模式识别。
特征提取是将图像转换为计算机能够理解的形式，而模式识别则是根据提取的特征对图像进行分类和识别。
目前，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。
CNN能够有效地从图像中自动学习到层次化的特征表示，从而提高图像识别的准确性和效率。
图像识别的应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗影像分析：在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别病变区域，提高诊断效率和准确性。
2. 自动驾驶：自动驾驶汽车利用图像识别技术来识别道路标志、行人、车辆等，确保行驶安全。
3. 安全监控：在安全监控领域，图像识别技术可以用于人脸识别、异常行为检测等，提高监控系统的智能化水平。
4. 工业检测：在制造业中，图像识别技术可以用于产品质量检测，自动识别产品缺陷，提高生产效率。
5. 社交媒体：在社交媒体中，图像识别技术可以用于内容推荐、版权保护等，提升用户体验。
基于深度学习的图像识别技术发展综述近年来，随着深度学习技术的快速发展和广泛应用，基于深度学习的图像识别技术也取得了巨大的突破和进展。
本文将对基于深度学习的图像识别技术的发展进行综述，包括其原理、应用领域以及存在的挑战和未来发展方向。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和机制的技术，通过多层的神经元网络构建模型，实现从数据中进行自动学习和提取特征的能力。
在图像识别领域，深度学习技术的发展使得计算机能够理解和解释图像中的内容，实现对图像中物体、场景、人脸等的识别和分类。
首先，基于深度学习的图像识别技术的原理是通过大规模的标记数据集和深层的神经网络模型进行训练，使得模型能够根据输入图像的特征进行分类和识别。
其中，最重要的模型是卷积神经网络（CNN），它通过多层的卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
还有其他一些模型，如循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN），它们也在图像识别中得到了应用。
基于深度学习的图像识别技术已经在多个领域取得了重要的应用。
首先是在人脸识别领域，深度学习技术能够准确地识别和验证人脸，用于安全认证、犯罪侦查等方面。
其次，在自动驾驶和机器人领域，深度学习技术能够识别道路、交通标志、行人等，实现智能驾驶和智能导航。
此外，深度学习技术还能够识别医学影像、检测疾病、辅助医生进行诊断，以及图像搜索、广告推荐等方面的应用。
然而，基于深度学习的图像识别技术也面临一些挑战。
首先是标记数据集的获取和标注工作量大，需要耗费大量的时间和人力。
此外，对于一些复杂的图像场景和细粒度的分类任务，深度学习技术的表现仍然有限。
另外，深度学习模型的参数数量庞大，对计算和存储资源的要求较高。
同时，深度学习模型的解释性较差，无法提供对于识别结果的准确解释。
未来，基于深度学习的图像识别技术仍然有许多发展的方向。
首先是模型的改进和优化，包括网络结构设计、参数调整和训练算法改进等方面。
其次是使用深度学习技术进行多模态的图像识别，包括结合语音、文本等多种信息进行综合识别。
摘要：随着计算机技术的飞速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本文针对当前图像识别技术的研究现状，综述了基于深度学习的图像识别技术的研究方法，并对其在各个领域的应用进行了探讨。
一、引言图像识别技术在计算机视觉领域具有重要的研究价值和实际应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术取得了显著成果。
本文旨在对基于深度学习的图像识别技术进行综述，并对其在各个领域的应用进行探讨。
二、基于深度学习的图像识别技术1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习领域中一种重要的神经网络结构，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。
CNN通过卷积层、池化层、全连接层等结构，对图像进行特征提取和分类。
2.循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，适用于图像识别、自然语言处理等领域。
RNN通过循环层，对序列数据进行记忆和学习。
3.生成对抗网络（GAN）生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练，生成器能够生成逼真的图像。
GAN在图像生成、图像修复等领域具有广泛的应用。
三、基于深度学习的图像识别技术应用1.人脸识别人脸识别技术是图像识别技术在安全领域的重要应用。
基于深度学习的人脸识别技术具有更高的识别准确率和鲁棒性。
2.自动驾驶自动驾驶技术是智能交通领域的关键技术。
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶中应用于车道线检测、障碍物识别、车辆检测等领域。
3.医疗影像分析医疗影像分析是医学领域的重要应用。
基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中，可以辅助医生进行疾病诊断、肿瘤检测等。
4.遥感图像处理遥感图像处理是地理信息系统（GIS）领域的重要应用。
基于深度学习的图像识别技术在遥感图像处理中，可以实现对地物分类、目标检测等。
四、结论本文对基于深度学习的图像识别技术进行了综述，分析了其研究方法及其在各个领域的应用。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像识别技术将在更多领域得到应用，为人类生活带来更多便利。
计算机科学专业论文摘要基于深度学习的图像识别算法研究计算机科学专业论文摘要：基于深度学习的图像识别算法研究摘要：随着计算机科学的快速发展，图像识别算法在各个领域中扮演着重要的角色。
本论文旨在研究基于深度学习的图像识别算法，并探讨其在计算机科学领域中的应用。
通过对深度学习算法的理论分析和实验验证，本研究得出了一些重要的结论和发现，为图像识别算法的进一步发展提供了有益的参考。
1. 引言图像识别是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到计算机对图像进行自动分析和理解的能力。
随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的图像识别算法逐渐成为研究的热点。
本论文将重点研究基于深度学习的图像识别算法，并探讨其在实际应用中的效果和局限性。
2. 深度学习算法概述深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络结构，实现对数据的高级抽象和特征提取。
本节将介绍深度学习算法的基本原理和常用模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
3. 基于深度学习的图像识别算法研究本节将详细介绍基于深度学习的图像识别算法的研究内容和方法。
首先，我们将介绍图像预处理的方法，包括图像的降噪、增强和尺寸归一化等。
然后，我们将介绍基于深度学习的特征提取方法，包括卷积神经网络的结构和参数设置。
最后，我们将介绍基于深度学习的分类器设计和训练方法，包括损失函数的选择和优化算法的应用。
4. 实验设计与结果分析本节将介绍我们设计的实验方案和实验结果分析。
我们选择了一个经典的图像识别数据集作为实验对象，并使用基于深度学习的图像识别算法进行实验。
通过对实验结果的分析和对比，我们评估了算法的性能和效果，并提出了一些改进的思路和方法。
5. 结论与展望本论文通过对基于深度学习的图像识别算法的研究，得出了一些重要的结论和发现。
首先，基于深度学习的图像识别算法在准确率和鲁棒性方面表现出了显著的优势。
图像识别技术的前沿研究图像识别技术是人工智能领域中的一大热门话题，它不仅应用于各种领域，如医疗、安防、自动驾驶等，而且也在不断地发展和进步。
本文将会从如下几个方面来探讨图像识别技术的前沿研究。
一、图像分类图像分类是图像识别技术中的基础任务，它的目的是将图像划分为不同的类别。
近年来，深度学习技术已经成为了图像分类领域中的主流方法。
其中，卷积神经网络（CNN）是被广泛使用的一种深度学习模型。
为了提高图像分类的性能，研究人员提出了一些新的模型架构。
例如，Inception网络、ResNet网络等。
这些模型利用了各种技巧来减少模型的参数数量，加快模型的训练速度，提高模型的准确率。
同时，一些技术的组合也在被尝试。
例如，修改损失函数的权重，引入数据增强技术，等等。
这些技术的引入，会对图像分类的性能产生一定的影响。
二、目标检测目标检测是指在图像中定位和识别多个目标的过程。
与图像分类不同的是，目标检测不仅需要将图像分类到预先定义好的类别中，还需对图像中的目标进行位置坐标的定位和预测。
近年来，神经网络模型在目标检测中得到了广泛的应用。
其中，RCNN（Region Proposal Networks）是目标检测领域中的一种比较经典的方法。
其基本思路是使用Selective Search算法对图像中的目标进行候选区域的提取，然后再使用CNN对候选区域进行特征提取和分类。
随着深度学习技术的不断发展，一些新的模型也被提出来，例如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
这些模型在速度和精度上都有了很大的提升，为实时目标检测提供了可能。
三、语义分割语义分割是指对图像中的每一个像素进行分类。
与图像分类和目标检测不同的是，语义分割是一种像素级别的图像识别任务。
近年来，语义分割领域中的主流方法是基于神经网络的深度学习方法。
例如，FCN网络，UNet网络等。
这些模型将输入的图像通过卷积层和池化层进行特征提取，并通过反卷积生成相应的分割结果。
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其通过模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的处理、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等。
本文旨在综述计算机视觉技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种利用图像处理技术、模式识别技术和人工智能技术等手段，对图像和视频信息进行获取、传输、存储、分析和理解的技术。
其核心技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。
计算机视觉技术的应用，能够提高人们的生产效率和生活质量，具有重要的应用价值。
三、计算机视觉技术研究现状目前，计算机视觉技术的研究主要集中在以下几个方面：图像处理技术、深度学习算法、三维重建技术等。
其中，深度学习算法在计算机视觉领域的应用最为广泛，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
此外，随着硬件设备的不断发展，计算机视觉技术的处理速度和精度得到了显著提升。
四、计算机视觉技术应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用主要体现在智能视频监控和人脸识别等方面。
通过智能视频监控系统，可以实现实时监控和预警功能，提高安防系统的效率和准确性。
2. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生实现图像分析、病变检测等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
如计算机辅助诊断系统在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中得到了广泛应用。
3. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过图像处理和识别技术，可以实现车辆对周围环境的感知和判断，从而实现在复杂道路环境下的自动驾驶。
4. 智能机器人：计算机视觉技术可以帮助机器人实现目标识别、姿态估计等功能，提高机器人的智能化程度和应用范围。
如服务机器人在餐饮、医疗等领域得到了广泛应用。
图像识别技术综述杨列 20821152
摘要
本文对图像识别的基本方法，并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。
1. 前言
图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而从部分上代替人的脑力劳动。
图像的含义也比较广泛，最早是指图片，后来把如声波的波形图也归为图像。
具体来说，图像可以是各种图画，字符，声波信号，透视胶片，空间物体。
综合来说，又可以分为直观视觉图像（图案，文字）和间接转换图像（声音，心率等）两类。
由于图像识别涉及许多学科，图像本身含义也相当广泛性和丰富性，本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。
t.
2. 图像识别方法
2.1图像识别的基本方法及特点
图像识别的方法很多，可概括为三种：统计（或决策理论）法，结构（或句法）方法和神经网络法。
[1]
对于一幅实际图像来说，目标和背景常常不是线性可分的，统计法是一种分类误差最小的方法。
它以数学上的决策理论为基础，根据这种理论建立统计学识别模型。
其基本模型是对研究的图像进行大量的统计分析，找出规律性认识，提出反映图像本质特点的特征进行识别。
如Bayes模型和马尔科夫（MRF）模型。
但是统计方法基本严格的数学模型，而忽略了图像中被识别对象的空间相互关系，即结构关系，所以当被识别物体的结构特征为主要特征时，用统计方法便会很难识别。
句法识别是对统计识别方法的补充，统计方法用数值来描述图像的特征，句法方法则是用符号来描述图像特征的。
它模仿了语言学中句法的层次结构，采用分层描述方法，把复杂图像分解为单层或多层的简单子图像，主要突出识别对象的结构信息。
模式识别是从统计方法发展起来的，而句法方法更扩大了模式识别的能力，使其不仅限于对象物的分类，而且用于景物的分析与物体结构的识别。
神经网络方法是指用神经网络的算法对图像进行识别的方法，神经网络系统是由大量简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特性，是人脑神经网络系统的简化，抽象和模拟。
句法方法侧重于模拟人的逻辑思维，而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程，形象思维，分布式记忆和自学自组织的过程，与符号处理是一种互补的关系。
但神经网络具有大规模并行，分布式存储和处理，自组织，自适应和自学习的能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。
2.2 其它图像识别方法
模糊集（Fuzzy Set）识别方法。
在模式识别，自动控制等方面有广泛应用。
在图像识别中，有些问题极其复杂，很难用一些确定的标准作出判断。
人脑的识别精度不高，却能够用一些不够精确，也即模糊的概念准确地辨识复杂事物的特征，怎样用不太精确的方式来描述复杂的系统，怎样建立合理的数学模型来研究模糊现象，并能快速准确地进行识别，就是模糊识别法研究的目的。
标记松弛法(Relaxation Labeling) [2]是另一种采用符号来描述图像特征的识别方法，在这种方法中，处理对象一般称为目标，而描述目标的符号则称为标记，标记松弛法先对目标给定一组不确切的标记，通过迭代运算[3]逐次更新标记，最后求得这组目标的较为确切的标记集，算法的整个过程与人对某一事物的猜测推理过程相类似。
由于以迭代方式进行，所以易于实现，但所缺点是计算量太大[4]，只有采用并行处理的方法，标记松弛法才能充分发挥它的作用。
此外，还有实用性很强的识别方法，就是模板匹配（Template Matching）法，模板匹配法是按
照预置在机内的模板用匹配的方法来识别目标，模板可以是数字量，也可以是符号串等。
因此可以把它看作是统计法和句法方法的一种特例来研究。
模板匹配法简单方便，各种自动售货机，字符阅读机等往往按此构成，但由于噪声的影响和实际图像结构千变万化，模板匹配在较复杂的情况下往往得不到理想的效果。
3. 图像识别技术所面临的问题和发展趋势
分辨现实世界中的各种复杂景物对为类来说是一件轻而易取的事，而用计算机进行图像识别却非常困难，图像识别大多数成功的应用是相对简单（或对识别环境有严格的限制）的领域，并且多是二维的。
当前图像识别所面临者许多问题：
首先，完成一幅图像的识别要经过许多不同的处理过程，图像的识别正是这些过程的综合作用的结果。
但是缺少一个普遍的原理来指导这些过程在完成特定任务时应该如何组织和搭配，即使是对于各种常用的图像分割算法之间的性能比较，也没有一个较好的统一的标准。
还有，现在的各种图像识别算法都或多或少带有一定的局限性，在一种环境下效果很好，但另一种环境下就可能很差，传统的只简单处理方法很难构造图像中景物的完整描述。
再次，一些能用性，效果好的算法往往计算量很大，难以实时应用。
最后，为类对生物体的视觉机理还不清楚，不能给计算机图像识别提供有力的指导。
尽管计算机图像识别技术面临着很大的挑战，但还是取得了很大的发展，多年的发展变化，不难看出一些特点：
1)立体视觉与人工智能仍然是计算机图像识别今后发展的方向，短时间内实现全自动的通用性很大的计算机视觉系统的可能性不大，今后应结合各种实际应用开发各种用途的计算机视觉系统。
2)七十年代末Marr提出的视觉计算理论极大地促进了计算机视觉的发展，但同时也存在不少缺陷，视觉识别是一个极其复杂的过程，在Marr的理论中，有些东西是作为一种假设出现的，有些重要问题甚至还没有涉及，图像识别技术的发展必须以视觉计算理论的发展为前提。
3)一些优秀的数学方法，如神经网络，模糊集，分形理论，小波分析，遗传算法纷纷应用于图像识别领域，取得了一定的成就，这些方法的继续发展完美以及各种方法相互融合，取长补短的综合集成是往后发展的重要任务。
4. 结束语
本文对图像识别的基本方法，图像识别技术所面临的问题及发展方向做了简要的综述。
我们必须认识到计算机视觉还处于婴幼期，人类的视觉是有目的的，定性的，主动的视觉，计算机图像识别要达到这一步还有很长的路要走。
5. 参考文献
[1] R.M. Haralick and L. G. Shpiro. Survey Image Segmentation Techniques. Computer Graphics Image Process, 1980, 12:60-73
[2] Zucker S.W. Hummul R.A and Rosenfeld A. An Application of Releaxation Labeling to Line and Enhancement. IEEE Trans. Computer, 1977, 26:394-403 [3] Nikhil R.Pal and Sankar K.Pal Review on Image Segmentation Techniques. Pattern Reconginiton. 1993,
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[4] C.KLeung and m. Performance Analysis for a Class of Iterative Image Thresholding Algorithms. Pattern Recognition. 1996, 29: 1523-1530。
