数字图像识别的原理及应用实例是什么？

数字图像识别是图像分析的延伸，它根据从图像分析中得到的相关描述（特征）对目标进行归类，输出我们感兴趣的目标类别标号信息（符号）。它主要研究图像中各目标的性质和相互关系，识别出目标对象的类别，从而理解图像的含义。从图像处理到图像分析再到图像识别这个过程，是一个将所含信息抽象化，尝试降低信息熵，提炼有效数据的过程。数字图像分析则是将这些信息抽取出来以供其他过程调用。当然，在不太严格时，数字图像处理也可以兼指图像处理和分析。数字图像识别往往囊括了使用数字图像处理技术的很多应用项目，如光学字符识别（OCR）、产品质量检验、人脸识别、自动驾驶、医学图像和地貌图像的自动判读理解等。

数字图像识别的典型实例应用之一就是人脸识别，是以计算机为辅助手段，从静态图像或动态图像中识别人脸。一般来说，人脸识别研究分为3个部分：从具有复杂背景的场景中检测并分离出人脸所在的区域；抽取人脸识别特征；然后进行匹配和识别。目前，人脸识别已成为法律部门打击犯罪的有力工具，在毒品跟踪、反恐怖活动等监控中有着很大的应用价值。此外，人脸识别的商业应用价值也正在日益增长，主要是信用卡或者自动取款机的个人身份核对。与利用指纹、手掌、视网膜、虹膜等其他人体生物特征进行个人身份鉴别的方法相比，人脸识别具有直接、友好、方便的特点，特别是对于个人来说没有任何心理障碍。

所以，数字图像识别的应用是十分具有研究意义的，并且随着研究技术的不断进步，识别的过程会更快速、识别结果更准确。目前，这项技术也代替了身份鉴别方法，在商业、法律和其他领域有着广泛的应用。