图像识别通过训练算法来识别视觉数据中的模式和特征，然后利用这些模式在新图像中对物体进行分类或检测。该过程通常包括三个主要阶段：预处理输入数据、提取有意义的特征，以及使用模型进行预测。现代系统通常依赖于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），这种网络在处理像素等网格状数据方面表现出色。
在第一阶段，图像经过预处理以标准化其格式并增强相关特征。这包括将图像调整到统一分辨率，归一化像素值（例如，将 RGB 值从 0-255 缩放到 0-1），并应用灰度转换或直方图均衡化等技术。例如，人脸识别系统可能会裁剪图像以专注于面部区域，并调整对比度以改善边缘检测。预处理可减少噪声并确保输入数据与模型的架构兼容。开发者通常使用 OpenCV 或 PIL 等库执行这些任务，应用仿射调整或高斯模糊等变换来增强数据集并提高泛化能力。
接下来，特征提取识别区分物体的关键视觉元素。传统方法使用人工设计的特征，如边缘（Sobel 滤波器）、角点（Harris 检测器）或纹理描述符（HOG）。然而，CNN 通过训练学习分层特征来自动化这一过程。CNN 可能首先在其初始层检测边缘，然后在中层将它们组合成圆形或矩形等形状，最后在更深层识别汽车或动物等复杂物体。例如，在 ImageNet 数据集上训练的模型可以通过逐步将像素数据抽象为高级特征来区分 1000 个物体类别。TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了使用 Conv2D 和 MaxPooling2D 等层构建 CNN，这些层可以有效地处理空间层次结构。
最后，模型使用提取的特征进行预测。在训练过程中，使用标记数据通过反向传播调整模型的权重，最小化交叉熵等损失函数。训练完成后，模型接收新图像作为输入，并输出每个类别的概率。例如，医疗影像系统可能会输出 X 光片显示肺炎的概率为 90%。非极大值抑制（用于物体检测）或阈值设定（用于二分类）等后处理步骤可以优化结果。开发者使用量化或剪枝等技术优化模型的部署，平衡准确性和计算成本。实际应用范围广泛，从智能手机中的人脸识别到制造业中的质量控制，在这些领域，模型分析产品图像以查找缺陷。