圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。它是指對圖像進行對象識別，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。

圖像識別發展的三階段

數字圖像處理和識別的研究很早，至今也有近50年歷史。數字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優勢，這些都為圖像識別技術的發展提供了強大的動力。

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。現代圖像識別技術的一個不足就是自適應性能差，一旦目標圖像被較強的噪聲污染或是目標圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結果。

美麗的眼睛的婦女

圖像識別問題的數學本質屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識別的發展中，主要有三種識別方法：統計模式識別、結構模式識別、模糊模式識別。圖像分割是圖像處理中的一項關鍵技術，自20世紀70年代，其研究已經有幾十年的歷史，一直都受到人們的高度重視，至今借助于各種理論提出了數以千計的分割算法，而且這方面的研究仍然在積極地進行著。

主要應用領域

圖像識別技術可能是以圖像的主要特征為基礎的，每個圖像都有它的特征。在人類圖像識別系統中，對復雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。圖像識別技術是立體視覺、運動分析、數據融合等實用技術的基礎，在導航、地圖與地形配準、自然資源分析、天氣預報、環境監測、生理病變研究等許多領域可廣泛應用。

遙感圖像識別

航空遙感和衛星遙感圖像通常用圖像識別技術進行加工以便提取有用的信息。該技術目前主要用于地形地質探查，森林、水利、海洋、農業等資源調查，災害預測，環境污染監測，氣象衛星云圖處理以及地面軍事目標識別等。

軍事刑偵

圖像識別技術在軍事、公安刑偵方面的應用很廣泛，例如軍事目標的偵察、制導和警戒系統;自動滅火器的控制及反偽裝;公安部門的現場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識;歷史文字和圖片檔案的修復和管理等等。

生物醫學

圖像識別在現代醫學中的應用非常廣泛，它具有直觀、無創傷、安全方便等特點。在臨床診斷和病理研究中廣泛借助圖像識別技術，例如CT（Computed Tomography）技術等。

機器視覺

作為智能機器人的重要感覺器官，機器視覺主要進行3D圖像的理解和識別，該技術也是目前研究的熱門課題之一。

機器視覺的應用領域也十分廣泛，例如用于軍事偵察、危險環境的自主機器人，郵政、醫院和家庭服務的智能機器人。此外機器視覺還可用于工業生產中的工件識別和定位，太空機器人的自動操作等。

人工智能前景不可限量，圖像識別作為AI技術的支撐，是一種強有力的識別方式，隨著AI在場景上的深入，圖像識別應用領域會越來越廣 。