图像识别是利用了人工智能技术，也就是说能够自动性的去进行识别，其中会涉及到有人物还有位置以及动作等等。这一项技术是可以运用于执行任务，比如说可以使用扫描性的标签去标记图像，而图像中的搜索内容可以去引导机器人，当然自动驾驶汽车以及驾驶员辅助系统，基本上也是需要使用的智能图像识别技术。如果人和动物去识别图像，这是非常简单且自然的事情，但是如果用电脑计算机去进行识别这些图案，则会显得极为困难，在过去很长的时间内，计算机的视觉领域已经有了新的开发和技术工具，这种图像识别任务就是属于深层次的神经网络。
利用计算机去如何去识别信息呢？智能图像识别过程中图像的矢量以及编码都会直接被转化成为能够被描述的物理的对象的构造，而计算机的视觉系统在逻辑上也需要去分析一部分的构造，也就是说通过简化图形的方式，把重要的信息提取出来，然后再通过特征去提取信息，并且要对特征去进行分类，也是要去组织数据，而这一套视觉系统所使用分类或者是其他算法等方式，能够去决定图像或者是说一部分至少能够去判断这些图像是属于哪个类别，如何用更好的方式去描述他们。
图像的识别算法显得极为重要，这就像大家在搜索资料的时候，只需要在搜索框里面输入一个标签，这时候就会有很多信息呈现出来。智能图像识别技术的处理显得非常重要，因为神经网络的识别算法本身就是极其依赖于数据的质量的，这些数据需要不断的去训练，并且要去测试模型的图像，这样才更容易找到准确的信号，比如说图像的大小，如果是高质量的图像，就可以为模型提供非常多有用的信息，而这则需要有更多的神经网络节点，当然也是要有更长的计算能力才能够相匹配，也就能够完成相关的识别工作，而图像的数量越多，那么以后识别的效率将会越来越高。
