图像识别是人工智能领域的重要分支，广泛应用于人脸识别、物体检测、场景分类等场景。以下为入门指南：
1. 核心概念
- 图像识别：通过算法自动识别图像内容的技术
- 特征提取：从图像中提取关键信息（如边缘、纹理）
- 分类与检测：基于特征进行目标识别或定位
2. 技术框架
卷积神经网络 (CNN)
- 通过卷积层提取局部特征
- 池化层降低数据维度
- 典型结构：输入层 → 卷积层 → 激活函数 → 池化层 → 全连接层
深度学习基础
- 需要大量标注数据训练模型
- 常用框架：TensorFlow、PyTorch
3. 应用场景
- 医疗影像分析：辅助诊断疾病
- 自动驾驶：识别交通标志与行人
- 安防监控：实时人脸识别与行为分析
4. 学习资源
- 图像识别进阶教程
- 推荐书籍：《深度学习》（花书）
- 实战项目：使用OpenCV实现手写数字识别
🚀 小贴士：建议从经典数据集（如MNIST、CIFAR-10）开始练习，逐步过渡到复杂任务！
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