物体识别系统能够识别并分类图像或视频帧中的物体。这个过程通常涉及机器学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），它们以分层方式分析视觉数据。系统首先处理原始像素数据，提取边缘或纹理等特征，然后将这些特征组合起来检测与特定物体相对应的复杂模式。例如，一个训练用于识别猫的模型可能会通过多层数学运算学习识别皮毛纹理、耳朵形状或胡须图案。
工作流程始于对输入图像进行预处理。这包括调整大小、归一化（将像素值缩放到标准范围），有时还通过旋转或翻转等技术进行数据增强以提高鲁棒性。然后，CNN 对图像应用滤波器（核），在早期层扫描低级特征（边缘、角点），并在更深层扫描更高级特征（形状、物体部分）。例如，第一层可能检测停车标志中的垂直线，而后续层则识别标志的八角形形状。这些特征被馈送到分类层（如 softmax 层），该层为可能的物体类别分配概率。
训练此类模型需要带标签的数据集（例如 COCO 或 ImageNet）和优化技术。训练期间，模型使用反向传播调整其内部参数，以最小化预测误差。例如，如果模型将狗错误分类为猫，损失函数（如交叉熵）会量化此误差，梯度会更新网络的权重。训练后，模型可以通过运行前向传播在新图像中推断物体。实际实现通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，并针对延迟（例如，模型剪枝）和在边缘设备上部署进行优化。实际应用可能包括自动驾驶汽车使用物体识别实时识别行人、交通信号灯和其他车辆。