计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机模拟人类视觉系统的过程，包括获取、处理、分析和理解图像、视频等视觉数据。图像识别（Image Recognition）是计算机视觉中一个重要的研究领域，其主要目的是让计算机自动识别出图像中的物体、场景、动作等信息，从而实现自动化和智能化的应用。
图像识别技术的核心在于模式识别（Pattern Recognition）。模式识别是指在给定的数据集中，寻找能够描述数据状态、特征、行为等规律的模式或模型的过程。在图像识别中，模式识别的目的是从图像数据中提取出有用的特征，如颜色、形状、纹理、结构等，并将其转换为计算机可处理的数学模型，以便进行分类、识别和分析等操作。
图像识别技术主要包括以下几个步骤：
图像采集是指使用相机、摄像机等设备获取图像数据的过程。在采集过程中，需要考虑光线、角度、距离等因素对图像质量的影响。预处理是指对采集到的原始图像进行去噪、增强、校正、裁剪、缩放等处理，以提高图像质量和减少干扰。
特征提取是指从预处理后的图像中提取出有用的特征信息的过程。常用的特征包括颜色直方图、形状描述符、纹理特征、边缘检测等。提取出的特征需要具有区分度、鲁棒性和可重复性等特点，以保证后续的分类和识别准确性。
特征选择是指从提取出的特征中选取出最具有区分度和代表性的特征，以降低维度和减少冗余信息。降维是指将高维特征空间转换为低维空间，以减少计算量和提高分类效率。
分类和识别是指将特征向量映射到事先定义好的类别中，以实现对图像的自动识别和分类。常用的分类算法包括最近邻、支持向量机、决策树、神经网络等。分类器的训练需要使用已标注的图像数据集进行，以建立分类模型和优化分类参数。
图像识别技术的应用非常广泛，涵盖了安防、医疗、交通、军事、娱乐等各个领域。在实际应用中，为了提高识别准确性和效率，需要对图像识别系统进行优化，如优化分类器参数、增加特征维度、改进图像预处理等。
总之，图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用前景非常广阔。随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，图像识别技术也在不断升级和完善，为人类带来更多的便利和智能。