视觉识别是指计算机通过分析和理解图像或视频中的信息，以识别和分类对象、场景或其他视觉元素的能力。这一技术在人工智能领域尤其重要，广泛应用于人脸识别、物体检测、图像分类、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。
以下是一些关键的视觉识别技术
卷积神经网络：深度学习中常用的网络架构，特别适合图像处理任务，能够提取图像中的特征并进行分类。
数据集：训练视觉识别模型通常需要大量标注好的图像数据集，如ImageNet、COCO等。
特征提取：图像预处理和特征提取是提高识别效果的关键步骤，常见方法包括边缘检测、颜色直方图等。
迁移学习：利用在一个任务上训练好的模型参数，来加速另一个相关任务的学习过程。
应用实例：
人脸识别：用于安全监控和身份验证。
物体识别：在自动驾驶中识别行人、车辆和交通标志。
图像搜索：通过图像内容进行搜索，而不仅仅是通过标签或文字描述
