机器学习通过自动化特征提取、提高准确性以及使系统适应多样化数据来增强图像识别能力。传统的图像处理通常依赖手动设计的滤波器或规则来识别边缘、纹理或形状，这限制了灵活性和可扩展性。机器学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)，直接从数据中学习这些特征。例如，一个在数千张带标签图像上训练的 CNN 可以自动检测分层模式——例如早期层中的边缘和更深层中的复杂形状——而无需显式编程。这减少了对领域特定知识的需求，并使系统能够比基于规则的方法更有效地处理光照、角度或遮挡的变化。
一个关键优势是能够将训练数据泛化到未见过的示例。例如，在医学 X 光片上训练的模型可以通过识别像素数据中人类设计的算法可能无法察觉的微小模式来学习识别肿瘤。迁移学习进一步加速了这一过程：像 ResNet 或 VGG16 这样在 ImageNet 等大型数据集上初步训练的预训练模型，可以使用较小的数据集针对特定任务进行微调。从事卫星图像分析的开发人员可以通过使用领域特定数据重新训练最后一层，来调整预训练模型以对土地利用进行分类（例如，森林与城区）。与从头开始构建模型相比，这种方法节省了计算资源和时间。
机器学习也能有效地扩展以应对实际应用。例如，自动驾驶汽车中的物体检测系统使用 YOLO 或 Faster R-CNN 等模型实时处理视频帧，以高精度识别行人、车辆和交通标志。这些模型通过优化架构选择（例如用于边界预测的锚框）来平衡速度和准确性。此外，TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了跨设备的部署，从云服务器到智能手机等边缘设备。OpenCV 等开源库集成了 ML 模型用于人脸识别等任务，使开发人员能够构建通过智能手机摄像头验证用户的系统。通过自动化复杂的工作流程并提供强大的框架，机器学习使高级图像识别变得易于使用，而无需深入了解计算机视觉算法。