作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
人类一直以来都在努力创造新的技术革新，如飞机、汽车、手机等等。近年来计算机的性能也在不断提升，以至于我们可以在大量的数据中搜索到想要的信息。但是图像识别领域却在走向一个完全不同的方向。随着近几年机器学习、深度学习的快速发展，图像识别领域已成为人工智能领域的一块重要基石。本文将会探讨图像识别领域的最新进展，主要包括：如何从图像中自动识别物体；如何区分不同场景和环境；以及如何实现多种类型图像数据的融合识别等。
2.背景介绍
现代社会，互联网的普及与应用使得人们生活中的各种信息越来越多，并且日益被数字化处理。同时，传感器技术、图像处理算法的进步使得计算机可以从大量的数据中提取有效的信息。相比以往只能依靠人的眼睛来进行信息识别，人工智能能够在信息量巨大的情况下，通过分析数据进行精准识别。因此，图像识别作为人工智能的一个热点，具有极高的研究价值。
图像识别是指对手持摄像头拍摄到的实物照片或者视频中的目标物体进行分类、检测和定位的过程。图像识别技术可以用来辅助智能终端完成工作，例如在城市道路上识别出行人的行迹、在航空航天器上识别降落的目标、在车辆里识别驾驶员的行为特征。
图像识别可以分为两大类：监督学习（supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning）。其中，监督学习即利用训练好的模型去分类、检测和识别某些特定物体或场景。而无监督学习则不需要标注训练数据，仅通过某种聚类方法对图片进行分组。
目前，图像识别技术大致可以分成以下几类：
分类型：常用的图像分类技术有基于模式的分类、基于图形的分类、基于统计的方法等。其中，基于图形