图像识别英文解释翻译、图像识别的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 image recognition

分词翻译：

图的英语翻译：

chart; drawing; fig.; map; plot; picture; intention; attempt; plan
【计】 diagram; graphtyper
【化】 diagram
【医】 chart; column diagram; diagram; graph; map; picture; schema; scheme
sheet

像的英语翻译：

as; image; picture; portrait; simulacrum
【化】 image
【医】 aerial image; image; picture

识别的英语翻译：

distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification

专业解析

图像识别（Image Recognition）是计算机视觉领域的核心技术，指通过算法对数字图像或视频中的物体、场景、文字等内容进行自动检测、分类与理解的过程。其对应的英文术语为“Image Recognition”，在《牛津计算机词典》中被定义为“the ability of software to identify objects, places, people, or actions in images”。

从技术实现角度，图像识别主要依赖以下两类方法：

传统机器学习方法：基于特征工程提取图像边缘、纹理等特征，结合支持向量机（SVM）等分类器完成识别，例如早期车牌识别系统；
深度学习方法：采用卷积神经网络（CNN）进行端到端学习，通过多层非线性变换提取高阶语义特征，如ResNet、YOLO等模型在ImageNet数据集上达到超过95%的分类准确率。

该技术已广泛应用于医疗影像分析（如肺部CT结节检测）、自动驾驶（交通标志识别）、安防监控（人脸识别）等领域。据IEEE文献统计，全球图像识别市场规模预计在2025年突破500亿美元。中国《人工智能标准化白皮书》将其定义为“赋予机器模拟人类视觉信息处理能力的关键技术”。

网络扩展解释

图像识别是指通过计算机技术对图像进行分析处理，从而识别其中目标或模式的技术。其核心是模仿人类视觉机制，借助算法和模型实现对视觉信息的自动化理解。以下是详细解释：

一、基本定义

图像识别属于计算机视觉和人工智能的交叉领域，主要利用计算机对图像进行数字化处理，提取特征并分类。与人类视觉不同，它依赖像素数据分析和算法模型，而非生物感官系统。

二、技术原理与流程

信息获取与预处理
通过摄像头等设备采集图像后，进行去噪、增强、归一化等操作，提升数据质量（如调整亮度或对比度）。
特征提取
提取图像的颜色、纹理、形状等关键特征。传统方法使用边缘检测或颜色直方图，现代则通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征。
模型训练与分类决策
利用标注数据训练模型（如SVM、深度学习模型），将提取的特征与数据库比对，完成目标分类或识别。

三、典型应用场景

安防与身份验证：如人脸识别、指纹识别；
医疗影像分析：辅助诊断X光片、CT图像中的病变；
自动驾驶：识别交通标志、行人及障碍物；
工业检测：产品缺陷自动化筛查。

四、技术优势与挑战

优势：处理速度快，可应对海量数据；在特定任务（如人脸识别）中准确率超过人类。
挑战：需依赖高质量标注数据；复杂场景（如光线变化、遮挡）仍存在误判风险。

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