圖像識別，是指利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。

圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型，這種模型認(rèn)為，識別某個圖像，必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。但是，人能識別的圖像是大量的，不可能做到所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應(yīng)的模板。于是，格式塔心理學(xué)家又提出了一個原型匹配模型，這種模型認(rèn)為，在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數(shù)個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗(yàn)所要識別的圖像。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，也難以在計算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識別模型。

圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。

文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別， 應(yīng)用非常廣泛。

數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲、傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動力。

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上。現(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。