后端系统的图像识别与处理需要借助计算机视觉技术。其中，重要的关键词包括：
深度学习：利用神经网络模型对图像进行训练和分类，实现图像识别的自动化；
卷积神经网络（CNN）：一种常用的深度学习模型，可用于图像分类、目标检测等任务；
图像预处理：对原始图像进行裁剪、缩放、旋转等操作，提高图像的质量和识别的准确性；
特征提取：通过卷积等操作，从图像中提取出关键特征，用于图像的分类和识别；
图像分割：将图像分割成若干个区域，以便更好地进行识别和处理；
图像处理库：例如OpenCV、PIL等，可用于对图像进行滤波、变换等操作，提高图像的质量和识别的准确性。
总的来说，后端系统的图像识别与处理需要借助计算机视觉技术，通过深度学习等方法对图像进行处理和识别，提高系统的智能化和自动化程度。