一、图像识别技术的原理。

事实上，图像识别技术背后的原理并不难，只是它需要处理的信息比较繁琐。电脑处理技术并非凭空产生，而是由学者们在生活实践中受到启发，用程序模拟来实现。电脑图像识别技术与人的图像识别在原理上没有本质的区别，只是缺乏人在感觉和视差方面的作用而已。人的图像识别也不仅仅是凭记忆在整个图像存储在大脑中的记忆来进行识别，识别图像都是依靠图像所具有的自身特征，首先把这些图像分成了类，然后再根据分类所具有的特征来识别，只是很多时候并没有意识到。大脑在看着一张图片时，很快就能察觉到这张图片是什么样子还是相似。事实上，“看见”与“感知”之间经历了一个快速识别的过程，这种识别的过程与搜寻有些相似。在此过程中，大脑将根据存储记忆中已分类的种类进行识别，看是否有与图像具有相同或相似特征的存储记忆，从而确定是否看到了该图像。计算机图像识别技术也是如此，它通过分类和提取重要特征以排除多余的信息来识别图像。这些从机器中提取出来的特征有时非常明显，有时非常常见，这对机器识别的速度有很大的影响。总而言之，在计算机视觉识别中，通常采用图像特征来描述图像内容。

二、图像识别技术的过程。

因为电脑的图像识别技术和人类的识别原理一样，所以他们的处理过程也是一样的。图像识别技术主要包括信息的获取、预处理、特征提取与选择、分类器设计和分类决策等步骤。

获取信息是通过传感器将光线或声音等信息转换成电子信息。也就是说，获得一个研究对象的基本信息，并通过某种方法使之成为机器能够识别的信息。

预处理主要是指对图像进行去噪、平滑、变换等操作，以增强图像的重要特征。

特征提取与选择是指特征提取和选择在模式识别中需要进行的。简单易行地理解就是所研究的图像种类繁多，若要用某种方法区分它们，就要通过图像本身的特征来识别，而获得这些特征的过程就是特征提取。对于这次识别，所获得的特征可能并不适用于所有特征，此时要将有用的特征提取出来，这就是特征的选择。在图像识别过程中，特征抽取和选择是一个非常关键的技术，因此对这一步的理解是图像识别的重点。

分类器设计是指通过训练得到一种识别规则，通过这种识别规则可以得到一种特征分类，从而使图像识别技术获得较高的识别率。类别决策是将被识别的对象在特征空间中进行分类，以更好地确定研究对象具体属于哪一类。