AI 通过结合数据预处理、特征提取和使用神经网络的模式识别来处理和分析图像。最常见的方法涉及卷积神经网络 (CNN)，该网络旨在处理类似网格的数据，例如图像中的像素。 该过程首先将图像转换为数字数据，通常是一个 3D 数组，表示高度、宽度和颜色通道（例如，RGB）。 预处理步骤（如调整大小、归一化（将像素值缩放到 0-1）或灰度转换）简化了模型的输入。
特征提取是 AI 识别有意义模式的核心步骤。 CNN 使用卷积层来应用检测边缘、纹理或形状的过滤器。 例如，过滤器可能会突出显示猫图像中的垂直边缘，而更深层会将这些边缘组合成更高层次的特征，如耳朵或皮毛。 池化层减少了空间维度，使模型更高效且具有平移不变性。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了预构建的层（例如，Conv2D、MaxPooling2D）来实现这一点。 一个实际的例子是，在 MNIST 数据集上训练的模型如何通过隔离笔画和曲线来学习识别手写数字。
最后，分析提取的特征以执行分类、对象检测或分割等任务。 全连接层将特征映射到输出类（例如，将图像标记为“狗”）。 对于对象检测，像 YOLO 这样的架构将图像划分为网格并预测边界框和类概率。 开发人员可以使用迁移学习微调预训练模型（ResNet、EfficientNet），使其适应特定的数据集。 挑战包括处理计算成本（在 GPU/TPU 上训练）和使用数据增强（旋转、翻转图像）等技术来避免过度拟合。 例如，医学影像模型可能会使用 dropout 层和增强的 X 射线来提高泛化能力。 整个流程依赖于通过反向传播进行迭代优化，调整权重以最大限度地减少预测误差。