人工智能是一种能够模仿人类特征，并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。图像识别是计算机视觉的机制之一，而计算机视觉是人工智能的一个分支，图像识别应用广泛，在遥感、通讯、军事、公安刑侦等领域均有应用。

一、图像识别的基本过程

信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。信息可以是二维的图象，如文字、图象等。也可以是一维的波形如声波、心电图、脑电图，甚至可以是物理量与逻辑值。

预处理：包括AD、二值化、图象的平滑、变换、增强、恢复、滤波等，主要指图象处理。

特征抽取和选择：在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。例如，一幅64x64的图象可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征，这就是特征提取和选择的过程。

分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。

分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。

二、图像识别的应用

遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工，以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测、环境污染监测、气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。

通讯领域的应用：包括图像传输、电视电话、电视会议等。

军事、公安刑侦等领域的应用：图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛。例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。

生物医学图像识别：图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点，在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT技术等。

机器视觉领域的应用：作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。

三、图像识别面临哪些障碍

图像识别并非一个新领域，但放眼全局，它仍处于早期阶段。在应用了人工智能技术的公司中，约有33％的公司表示采用人工智能技术的最大障碍是不稳定性；34％认为很难招聘到合格的工程师；40％表示信息技术基础设施建设阻碍了人工智能技术的引进，且很容易对公司的财务造成不利影响。

另外，资金也是一个重要影响因素。由于用于数据流编程的开源软件库越来越多，如Microsoft CNTK和Accord.Net，机器学习爱好者能够以极低的成本进行研究和学习。然而，并非所有问题都能得到解决，因为并非一切都是已知的。为了实现产品创意，要平衡预算，仍有很长的路要走。

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