图像识别技术是信息时代的一项重要技术，其产生的目的就是要用计算机去代替人类处理大量的物理信息。伴随着计算机技术的发展，人们对图像识别技术的理解也越来越深入。图像识别技术包括信息的获取、预处理、特征提取与选择、分类器设计和分类决策。通过对图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等进行简要分析，然后介绍了神经网络图像识别技术、非线性降维识别技术等多种图像识别技术的应用。从这里可以总结出图像处理技术的广泛应用，人类的生活离不开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大的意义。
模式识别
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的各种不同形式的信息进行分析和处理，从而对事物或现象进行描述、识别、分类等，得到这样一个过程。
计算机的图像识别技术其实就是模拟人类对图像的识别过程。进行模式识别是图像识别过程中的一个不可缺少的重要环节。模式识别本来就是人类最基本的一项智能。但是随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类自身的模式识别已经不能满足生活的需要，于是，人类便希望用计算机来替代或扩展人的部分脑力劳动。从而产生了一种计算机的模式识别。简而言之，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，主要用概率和统计学的思想。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
