曹成志

摘  要：随着人工智能的飞速发展，一系列新兴技术不断兴起，而图像识别技术作为其中最有潜力的方向之一，在医疗、交通、农业等领域都有十分广泛的应用。本文阐述了图像识别的基本概念和技术原理，并结合深度学习具体实例，对图像识别技术的应用进行初步研究，最后指出该技术存在的问题并对发展前景进行展望。

关键词：人工智能;图像识别;深度学习

引言：

图像，是人类历史中最为重要的信息源之一，它通过观测系统从客观世界中获得，可以直观地表达事物的特征。近年来，随着大数据时代的到来和计算机技术的蓬勃发展，图像的数据量呈现指数型增长，图像识别技术的应用也越来越广泛，并在卫生医疗、科学研究、故障诊断、交通运输等领域取得了一定的成绩，并改变着人们的日常生活。本文简要介绍了图像识别技术的含义、原理和应用领域，并分析该技术的问题和发展前景。

一、图像识别技术概述

1.图像识别的含义及发展

图像识别，是模式识别技术在图像领域的具体应用，是对输入的图像信息建立数学模型，对图像进行预处理操作，分析并提取图像特征，然后根据特征建立合适的分类器，进行分类识别的技术[1]。其主要目的是对图像等可视化信息进行处理和识别，来解决计算机与外部环境的直接通信过程。

图像识别起源于20世纪40年代，在当时由于计算能力的限制和硬件设施的缺失，并没有得到很好的发展。……