图像识别的数学原理

图像识别依赖于数学模型与算法，以下为核心原理解析：

1. 特征提取

   • 通过卷积运算捕捉图像局部特征，如边缘、纹理。
   • 使用傅里叶变换将图像转换到频域，便于分析整体模式。
   

2. 分类算法

   • 基于概率统计的贝叶斯分类器，计算目标归属概率。
   • 深度学习中的神经网络模型，通过矩阵运算实现非线性映射。
   

3. 优化方法

   • 梯度下降算法最小化损失函数，调整模型参数。
   • 正则化技术（如L1/L2范数）防止过拟合，提升泛化能力。
   

如需进一步学习图像识别的数学工具，可访问图像处理_数学基础。