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圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。它是指對圖像進行物體識別，以不同方式識別各種目標和物體的技術。數(shù)字圖像處理與識別的研究很早，已有近50年的歷史。與模擬圖像相比，數(shù)字圖像具有存儲、傳輸方便且可壓縮、傳輸過程中失真小、處理方便等優(yōu)點。這些都為圖像識別技術的發(fā)展提供了強大的推動力。

物體識別主要是指對三維世界中物體和環(huán)境的感知和認知，屬于計算機視覺的范疇。是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎，結合人工智能、系統(tǒng)科學等學科的研究方向。其研究成果廣泛應用于各種工業(yè)和檢測機器人?，F(xiàn)代圖像識別技術的不足之一是自適應性能差。一旦目標圖像被強噪聲污染或目標圖像存在較大的不完整性，往往得不到理想的結果。

圖像識別問題的數(shù)學性質屬于從模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識別的發(fā)展中，主要有三種識別方法：統(tǒng)計模式識別、結構模式識別和模糊模式識別。圖像分割是圖像處理中的一項關鍵技術。自1970年代以來，其研究已有幾十年的歷史，一直受到人們的高度重視。到目前為止，已經(jīng)在各種理論的幫助下提出了數(shù)千種分割。算法和這方面的研究仍然活躍。

圖像識別的主要應用領域：圖像識別技術可能是基于圖像的主要特征，每個圖像都有自己的特征。在人體圖像識別系統(tǒng)中，復雜圖像的識別往往是通過不同層次的信息處理來實現(xiàn)的。圖像識別技術是立體視覺、運動分析、數(shù)據(jù)融合等實用技術的基礎，可廣泛應用于導航、地圖與地形配準、自然資源分析、天氣預報、環(huán)境監(jiān)測、生理等諸多領域。

遙感圖像識別：航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常采用圖像識別技術進行處理，以提取有用的信息。該技術目前主要用于地形地質勘探、森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調查、災害預測、環(huán)境污染監(jiān)測、氣象衛(wèi)星云圖處理等方面。