作者：禅与计算机程序设计艺术

随着科技的飞速发展、信息技术的蓬勃发展、人类生活的变迁，各种新型的商业模式不断涌现出来。其中，图像识别技术作为“智能”产品中的重要组成部分，受到越来越多人的关注。

在这个快速变化的时代背景下，如何运用机器学习和深度学习技术实现图像识别能力的提升，已经成为亟待解决的问题。近年来，由于深度学习的突破性进展以及大量数据集的产生，图像识别领域取得了巨大的发展。特别是在自动驾驶、安防监控等方面，图像识别技术已经被广泛应用于相关领域，取得了非凡的效果。

目前，人们普遍认为，基于深度学习的图像识别方法主要分为两大类，即特征提取算法（如CNN、VGGNet）和判别模型算法（如SVM、KNN）。然而，各自的方法都具有自己的优点和局限性，实际应用中往往需要结合两种或多种方法才能达到更好的效果。因此，本文将根据深度学习、机器学习、计算机视觉等领域的最新研究成果，系统地对目前常用的图像识别技术进行分类和介绍。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习

深度学习（Deep Learning）是指利用多层神经网络构建深层次抽象模型，并通过训练这些模型从大量的训练数据中发现隐藏的特征，并且可以有效预测未知的数据。它通常用于处理图片、文本、语音、视频等复杂高维数据，属于一种端到端（end-to-end）的方式。深度学习模型可以学习到数据的内在结构，并逐步提升抽象的层次，直至可以表示出原始数据的全局特性。

深度学习方法能够处理非线性问题，且具有以下几个显著特点：

数据驱动：与传统机器学习方法不同࿰