并论述了支持向量机人脸识别方法第5章总结了障碍物检测的一般方法，并论述了基于视觉的障碍物检测算法计算机视觉与图像识别可作为计算机视觉模式识别人工智能图像处理等领域研究工作者的参考资料；图像分割，特征提取和图像分类云脉身份证识别是利用光学字符识别，属于图像识别中的一个分支在整个过程设计中，有一些算法，包括灰度直方图，灰度统计，图像阀值分割，中值滤波，定位分割，列分割，细分割，归一化等等算法；视觉算法机器视觉，专注于机器模拟动物视觉的算法着重指定图像识别，分类等视觉人物算法图像算法专注于图像类的算法，不强调模拟视觉的功能着重指图像增强，人像美化美图，图像修补，就是 photo shop上的算法两者；图像识别，是指利用计算机对图像进行处理分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查身份核验与移动支；一般来说标签类的识别算法更接近于检测算法，你可以认为每一个标签对应一个二分类器也就是判断是或不是那么黑猩猩标签对应一个由大量黑猩猩脸部照片和其他一般照片训练出来的二分类器早些年这种接近于人脸检测的分类器。
算法将图像分成为小块，接下来，它不会将信息逐步融合，变成抽象高级特征，而是给每一小块下一个决定，比如这块包含自行车那块包含鸟再接下来，算法将决定集合起来，判断图中是什么，比如有更多小块包含自行车线索，所以；图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘区域等，这是进一步进行图像识别分析和理解的基础5图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提一般图像的描述方法采用二维形状描述，它；图像识别算法很重要，开发算法一般用matlab等数学软件仿真，其语言和C语言差不多dsp芯片和单片机差别还是很大的 所谓单片机就是在一块芯片上集成了CPURAMROMEPROM或EEPROM时钟定时计数器多种功能的串行和并行I；图像识别 C++ 语言是最好的有C的基础，入门很容易再往下就看你的天赋和学习能力了。
在人工智能中，实现图像识别有一种算法是基于深度学习多层神经网络实现的，主要是基于模仿人的神经网络，以神经元为单位，算法包含输入层，多个节点输出层，以及权重值，需要大量的训练样本去调整模型以达到误差值最小图像处理；随着植保领域人功能技术的日益成熟，未来只要通过对人工智能图像识别算法的调教，机器就能识别更多更全的害虫通过对虫情测报算法模型的构建，将虫情测报数据与气象等影响虫害生长的环境数据结合，就能根据现有数据对未来虫情趋势；从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类统计模式决策理论识别方法和句法结构模式识别方法此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，公司模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开；这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头红外或可见光等摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题一BP 神经网络BP 网络是采用WidrowHoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络一个典型的BP 网络采用的是。
图片识别是一个很大的领域，识别也要分很多场景的，有的识别纹理有的识别颜色有的识别大小等，都不一样的识别之前也有先进行聚类和分类的。
人脸图像的识别算法基于模板的识别算法利用神经网络进行识别的算法作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂。
