圖像識别英文解釋翻譯、圖像識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 image recognition

分詞翻譯：

圖的英語翻譯：

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

像的英語翻譯：

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

識别的英語翻譯：

distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification

專業解析

圖像識别（Image Recognition）是計算機視覺領域的核心技術，指通過算法對數字圖像或視頻中的物體、場景、文字等内容進行自動檢測、分類與理解的過程。其對應的英文術語為“Image Recognition”，在《牛津計算機詞典》中被定義為“the ability of software to identify objects, places, people, or actions in images”。

從技術實現角度，圖像識别主要依賴以下兩類方法：

傳統機器學習方法：基于特征工程提取圖像邊緣、紋理等特征，結合支持向量機（SVM）等分類器完成識别，例如早期車牌識别系統；
深度學習方法：采用卷積神經網絡（CNN）進行端到端學習，通過多層非線性變換提取高階語義特征，如ResNet、YOLO等模型在ImageNet數據集上達到超過95%的分類準确率。

該技術已廣泛應用于醫療影像分析（如肺部CT結節檢測）、自動駕駛（交通标志識别）、安防監控（人臉識别）等領域。據IEEE文獻統計，全球圖像識别市場規模預計在2025年突破500億美元。中國《人工智能标準化白皮書》将其定義為“賦予機器模拟人類視覺信息處理能力的關鍵技術”。

網絡擴展解釋

圖像識别是指通過計算機技術對圖像進行分析處理，從而識别其中目标或模式的技術。其核心是模仿人類視覺機制，借助算法和模型實現對視覺信息的自動化理解。以下是詳細解釋：

一、基本定義

圖像識别屬于計算機視覺和人工智能的交叉領域，主要利用計算機對圖像進行數字化處理，提取特征并分類。與人類視覺不同，它依賴像素數據分析和算法模型，而非生物感官系統。

二、技術原理與流程

信息獲取與預處理
通過攝像頭等設備采集圖像後，進行去噪、增強、歸一化等操作，提升數據質量（如調整亮度或對比度）。
特征提取
提取圖像的顔色、紋理、形狀等關鍵特征。傳統方法使用邊緣檢測或顔色直方圖，現代則通過卷積神經網絡（CNN）自動學習特征。
模型訓練與分類決策
利用标注數據訓練模型（如SVM、深度學習模型），将提取的特征與數據庫比對，完成目标分類或識别。

三、典型應用場景

安防與身份驗證：如人臉識别、指紋識别；
醫療影像分析：輔助診斷X光片、CT圖像中的病變；
自動駕駛：識别交通标志、行人及障礙物；
工業檢測：産品缺陷自動化篩查。

四、技術優勢與挑戰

優勢：處理速度快，可應對海量數據；在特定任務（如人臉識别）中準确率超過人類。
挑戰：需依賴高質量标注數據；複雜場景（如光線變化、遮擋）仍存在誤判風險。

如需更深入的技術細節或應用案例，可參考權威來源如華為雲、亞馬遜雲科技等提供的專業文檔。