1、识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。
2、) 对图像进行预处理，如滤波等，目的是使图像特征突出和便于以后处理。2) 提取要识别的图像 3) 提取图像特征，包括频域特征、形态特征等等。
3、图像识别是一种计算机视觉技术，它可以识别出图像中的对象，并将其划分为不同的类别。它使用图像处理技术，如卷积神经网络（CNN）和深度学习，来扫描图像，识别出像素，并将其分类。
4、图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程，也叫图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
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。
归根结底，我们是通过计算机的网络识别来传达机器视觉的应用，通过深度的计算机网络，来识别一些图像，在当今时代技术突破下，人脸识别甚至能做到百万分之一的误差。
具体使用机器视觉进行检测的步骤如下： 准备设备：首先需要配置一台或多台摄像头，用于拍摄产品的图像。摄像头可以是普通的USB摄像头或者专用的工业相机。 图像采集：将产品置于摄像头前，摄取产品的图像。
是的，扫一扫功能也是图像识别技术。相关介绍：图像识别技术利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
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。
这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本地应用。物体分拣应用。物体分拣应用是建立在识别、检测之后地一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣，在机器视觉工业应用种常英语食品分拣，零件瑕疵自动分拣等。
1、卷积神经网络的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weightsharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。
2、人脸，表情，年龄，这些原理都是类似的，只是初始的样本数量会很大，最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字，因为计算机只认识数字。但是抽象的函数，会有所不同，达到的效果也会不同。
3、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN)——更有效率地提取特征 图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。
图像识别是一种计算机视觉技术，它可以识别出图像中的对象，并将其划分为不同的类别。它使用图像处理技术，如卷积神经网络（CNN）和深度学习，来扫描图像，识别出像素，并将其分类。
图像识别技术 是数字图像处理 和 模式识别技术 相结合的产物。数字图象处理是利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，以满足目标识别需求的基础行为。
计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
图像识别技术利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程，也叫图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
图像识别是以图像的主要什么为基础图像识别技术利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
图像分析基本上有四个过程。①传感器输入：把实际物景转换为适合计算机处理的表达形式，对于三维物景也是把它转换成二维平面图像进行处理和分析（见图像表示）。②分割：从物景图像中分解出物体和它的组成部分（见图像分割）。
分析方法与过程：通过图像显示提取水样特征，提取反映图像本质的关键指标，以达到自动进行图像识别或分类的目的。图像特征包括颜色特征，纹理特诊，形状特征和空间关系特征等。此处采用颜色特征进行处理，基于颜色矩的特征提取。
也叫图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。人的图像识别能力是很强的。
总的来说，机器视觉在应用过程中识别图像可以分为以下步骤。
运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。
