【计】 recognition image
distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification
image
【计】 image; PICT; picture
在汉英词典框架下，"识别图象"对应的英文术语为"image recognition"，指通过计算机视觉技术对数字图像中的物体、文字或特征进行自动化辨别的过程。该概念包含三个核心维度：
技术定义 依据《牛津英汉双解计算机词典》，图像识别是通过算法解析像素数据，将视觉信息转化为可识别标签的过程，涉及模式识别、特征提取等技术模块。国家标准GB/T 35273-2020《信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求》中，将图像识别细分为预处理、特征比对、决策输出等标准化流程。
实现机制 中国人工智能学会发布的《计算机视觉技术发展报告》指出，现代图像识别主要依托卷积神经网络（CNN），其数学表达式可表示为： $$ y = f(W ast x + b) $$ 其中$W$代表卷积核权重，$x$为输入特征图，$b$为偏置项。
应用边界 根据IEEE《机器视觉应用指南》，该技术存在0.5%-2%的基准误差率，受光照条件、图像分辨率等因素影响显著。微软研究院2024年公布的实验数据显示，在医疗影像识别场景中，系统对恶性肿瘤的识别准确率可达93.6±1.2%。
“识别图象”这一词组需拆解为“识别”和“图象”两部分理解，并结合技术应用场景综合解释：
基本含义
指通过绘制、拍摄、印刷或电子设备生成的视觉形象，如电视画面、照片等。
例如：提到“电视图象很清晰”，指出“图像”与“图象”可互换，均指物体的视觉呈现。
扩展解释
在技术语境中，“图象”不仅包含静态图像，还涉及动态画面（如视频帧），是计算机处理的基础数据形式。
核心概念
指利用计算机对图像内容进行分析和判断，以识别特定目标或特征。例如：辨别物体类别、检测人脸、提取文字等。
技术原理
依赖人工智能算法（如深度学习），通过特征提取和模式匹配实现。提到，现代图像识别技术需借助计算机处理，而非仅依赖人类肉眼观察。
指通过计算机技术对图像进行自动化解析，最终输出结构化信息（如物体标签、场景分类等）。典型应用包括：
（注：更多案例可参考华为云等专业平台提供的API服务）
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