图像识别，也称为图像识别技术，在人工智能、计算机视觉、机器学习等领域被广泛应用。它是利用计算机对数字图像进行自动识别和理解的过程。 而计算机视觉是通过计算机对视觉信息进行处理和分析，以实现机器对环境的感知、理解、推理和决策。
图像识别技术也可分为两步，第一步是将图像进行特征提取，第二步是将提取的特征与之前训练所保存的特征进行比对，识别出匹配的结果。
深度学习技术是近年来发展迅速的一种机器学习技术，它能够对大量数据进行处理和学习，对图像识别的应用也越来越广泛。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习的一种，它常被用在图像识别中。CNN能够通过多次迭代训练，自动提取不同尺度、不同抽象层次的特征。
在CNN中还常被使用的方法就是迁移学习，在这种方法下，CNN会将更早期训练使用到的特征也用在新任务中。如，针对于一些通用的图像识别任务（如物体分类），已有非常多的通用模型可供使用，我们可以从这些模型上获取图像特征，将其应用于其他新的任务当中。
数据标注技术是数据科学中非常重要的一环，同时也是图像识别技术中的重要组成部分。由于算法只能识别已经经过标注的数据，所以数据标注技术意义非凡。在图像识别中，数据标注通常借助于人工，而人工标注的准确性对于机器学习算法的性能有着非常大的影响。
目前，许多企业、组织和机构在数据标注上寻求标注供应商的帮助，因为标注供应商拥有足够的人力资源和专业工具，以便在更短的时间内完成标注任务
由于图像识别需要对海量的图像数据进行计算，因此计算机的硬件性能对于图像识别算法的速度和效率都有着非常大的影响。特别是在深度学习方面的应用里，需要使用到大量的计算资源，如GPU和TPU等硬件设备都会对提升算法的加速能力有着极大帮助。
除此之外，机器视觉硬件设备，如高清摄像头、3D扫描仪、肌电信号传感器等，也扮演了重要的角色。这些设备在数据采集、特征提取和算法调优方面发挥着不可替代的作用。
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