图像识别的技术原理是什么？

对于图像识别很多人还是比较好奇的，毕竟这项技术还是很超前的，但是它的技术原理其实并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。因为计算机在处理图像之前，是需要一个庞大的信息库，同时还要具备快速的学习和对比能力。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来。

这样说好像有些复杂，简单的说就是首先建立一个庞大的图片库来供计算机记忆学习。当其面前出现要识别的图片时，计算机就会迅速根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。这个识别的过程和我们人的识别过程是相同的，只不过我们人脑没有计算机那么快的识别速度。而机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。当然了，图片还会有一些干扰因素的，这也干扰了机器的正确识别效果。

所以计算机进行图像识别的关键，就是要有庞大的图像库以供其学习，另外就是要提高机器的特征识别算法，尽量降低干扰因素。做到了这两点，就可以大大的提高图像识别的精度以及应用领域。