图像识别 AI 主要利用神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），来识别和分类数字图像中的对象。该过程首先将图像转换为数值数据，其中每个像素的颜色值（例如 RGB 通道）表示为矩阵。这些矩阵被输入到 CNN 中，CNN 应用一系列数学运算来检测模式和特征。网络学习分层表示：早期层识别边缘和纹理，中间层识别形状，更深层将这些组合成复杂对象，如人脸或车辆。
CNNs 依赖于卷积运算，其中小滤波器在输入图像上滑动以提取局部特征。例如，一个滤波器可能会检测猫胡须中的水平边缘。每个卷积后都会接非线性激活函数（例如 ReLU）以引入复杂性，以及池化层（例如最大池化）以降低空间维度，在保留关键特征的同时降低计算成本。经过多个卷积-激活-池化块后，输出被展平并传递到全连接层，这些层对图像进行分类。例如，一个在动物识别数据集上训练的网络可能会根据学习到的模式输出“猫”、“狗”或“鸟”的概率。
训练涉及使用标记数据集优化网络。在反向传播过程中，模型调整滤波器权重以最小化预测误差，误差由交叉熵等损失函数衡量。开发者通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现 CNNs，利用预训练模型（例如 ResNet）并针对特定任务对其进行微调。例如，一个医学影像模型可能会从一个通用的 ImageNet 训练网络开始，然后调整其最终层，将 X 射线分类为“正常”或“骨折”。Dropout 和数据增强（例如旋转图像）等正则化技术有助于防止过拟合。训练完成后，模型通过应用相同的操作来处理新图像，并根据学习到的特征输出预测结果。