现在有很多的企业以及消费者基本上都在使用图像的识别。图像识别算法也显得非常的重要，因为图像的识别本身就是给深度学习提供了一定的动力，特别是神经网络，这是一个非常复杂的结构，能够去模拟人的视觉皮层如何去分解并且去进行分析图像的数据神经，网络的识别本身就是计算机的深度学习中很重要的一部分内容，而应用的场景倒是显得非常多的，其中会涉及到多个学科。尤其这项技术在电商还有游戏，以及汽车制造业和教育都会有非常好的发展。
在了解这项技术之前，大家应该要知道究竟什么才是图像的识别。图像识别算法是基于图像识别的基础上的一项技术，因为图像识别本身就是利用了人工智能技术，能够自动性的对人物还有位置以及动作积极性识别，有的是属于执行任务的，那么就应该要使用到描述性的标签，而在图像中以及引擎的机器人将会显得非常的重要。这种算法可以理解为是图像的分类的机器，因为图像仅仅只是作为一种输入并且预测的内容，而输出就是一个类型的标签，比如说这是一只猫或者是一个桌子，这就需要不断的去训练这项算法，并且还需要去进行区分，要想去创建，能够去识别狗的图像的分类分类的算法，那么就需要不断的去训练，把很多的狗的图像和没有狗的背景图，像的神经网络，这种算法就需要去提取并且去识别相应对象的特征，并且还需要做出正确的分类，虽然大部分的图像识别的算法的分类，执行起来可能会更复杂，但是这有一点点类似于自动编写标题的方式。
图像的识别是极其重视数据的质量的同时还需要不断的去训练图像识别算法，既然是想要让算法更加精准，那么图像的大小以及数量，还有高宽比等等都显得极为重要，要去确保所有的图像的宽高比和尺寸是相同的，而且如果是高质量的图像，本身就可以为模型提供更多有价值的信息。
