图像识别是识别图像中感兴趣的对象并识别图像属于哪个类别的技术。图像识别、照片识别和图片识别是可以互换使用的术语。
当我们在视觉上看到一个对象或场景时，我们会自动将对象识别为不同的实例，并将它们与单独的定义相关联。然而，视觉识别对于机器来说是一项非常复杂的任务，需要强大的处理能力。
人工智能图像识别是计算机视觉领域长期存在的研究问题。虽然模仿人类视觉的不同方法随着时间的推移在不断发展，但图像识别的共同目标是将检测到的对象分类为不同的类别（确定图像所属的类别）。因此，它也被称为物体识别。
在过去的几年里，机器学习技术，特别是深度学习技术，在许多计算机视觉和图像理解任务中取得了巨大的成功。
图像识别与计算机视觉的区别
图像识别和计算机视觉通常可以互换使用，但事实上，图像识别是计算机视觉的一种子应用，在进行计算机视觉任务时，通常还会有其他识别任务，比如物体检测、图像识别和图像分类。
图像识别与对象定位的区别
对象定位是计算机视觉的另一个子集，经常与图像识别相混淆。对象定位是指识别图像中一个或多个对象的位置，并在其周边绘制一个边界框。然而，对象定位不包括检测到的对象的分类。
图像识别与图像检测的区别
图像识别和图像检测这两个术语经常相互替代使用。但是，存在重要的技术差异。
图像检测是将图像作为输入并在其中找到各种对象，最终识别图像中感兴趣的对象并识别它们属于哪个类别或类别。而图像检测的目标只是将一个对象与另一个对象区分开来，以确定图片中存在多少不同的实体。
图像识别有什么用？
在各行各业中，人工智能图像识别技术正变得越来越通用。它可以为医疗保健、零售、安全、农业等行业提供更多经济价值。
典型的图像识别应用
应用1：用于制造中缺陷检测和预测分析的工业图像识别
应用2：分布式安全和监控系统中的自动入侵检测
应用3：用于石油和天然气腐蚀分析和泄漏检测的图像识别系统
应用4：用于保险欺诈检测的照片识别软件
应用5：智慧城市中的实时人数统计和人群分析
应用6：用于武器检测（刀、枪）的图像识别应用
