人工智能处理图像识别的问题通常包含以下几个步骤：预处理、特征提取和分类。
预处理
首先，图像需要进行预处理。这个过程通常包括减少图像噪声、调整图像亮度等。其中最常用的方法是将图像转化为灰度图，同时对图像进行归一化处理。这样可以使得图像中的信息更加准确地被提取出来。
特征提取
在预处理完成后，接下来的一个步骤就是特征提取。这个过程的目的是从图像中提取出重要的特征。在特征提取的过程中，通常使用到的方法有边缘检测、颜色直方图、局部二值模式等。
边缘检测则是通过计算图像中像素间的差异或者梯度来检测图像中的边界。该方法可以有效地保留图像中的边缘信息，同时将图像中不重要的信息进行抑制。边缘检测方法有很多种，其中比较流行的有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
颜色直方图则是将图像中各像素的颜色进行统计，并将其表示成一个类似于柱状图的形式。通过对比不同的图像颜色直方图，我们可以非常容易地区分它们之间的不同。颜色直方图在图像检索、人脸识别、目标跟踪等领域中被广泛应用。
局部二值模式 (LBP) 则是一种用于描述图像纹理的方法。这种方法是基于图像中像素值的空间关系进行提取的。通过计算图像中不同位置像素值的差异，LBP能够有效地将图像中的纹理信息提取出来。LBP在人脸识别、图像检索等领域都有着广泛应用。
分类
特征提取完成后，接下来需要进行分类。根据不同的应用场景，分类器的选择也不同。常用的分类器有支持向量机 (SVM)、卷积神经网络 (CNN) 等。
SVM是一种非常常用的分类器。它是一种有监督学习算法，可以用来处理线性以及非线性的分类问题。该方法能够快速、准确地进行分类，并且对训练数据的需求量比较小。
CNN则是一种用于图像识别的深度学习模型。它是由多个卷积层和池化层组成的神经网络，并且每个卷积层都会提取出一些特征。在训练过程中，CNN会自动地学习哪些特征对于分类更为重要。
总结
在图像识别的问题中，预处理、特征提取和分类三个步骤都非常重要。预处理可以使得图像的质量更好，特征提取能够提取出图像中的关键信息，分类则是决定了最终识别的结果。人工智能在图像识别方面的应用，使得图像识别的准确率不断提高，为计算机视觉技术的发展提供了坚实的基础。