神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。
图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接，让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入（假设是3×3或5×5像素），避免了过重的计算负担。因此，每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。大大加快了速度和准确率。
卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是
卷积层将图片分散成一个一个或者3*3/5*5的小像素块，然后把这些输出值排列在图组中，用数字表示照片中各个区域的内容，数轴分别代表高度、宽度和颜色。那么，我们就得到了每一个图块的三维数值表达。汇聚层是将这个三维（或是四维）图组的空间维度与采样函数结合起来，输出一个仅包含了图像中相对重要的部分的联合数组。这一联合数组不仅能使卷积神经网络计算负担最小化，还能有效避免过度拟合的问题。
以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。具体可以关注ATYUN人工智能平台的文章：揭秘图像识别技术，机器如何利用卷积神经网络“看见”这个世界

如何运用人工智能图像识别物体尺寸

语音识别、图像识别、自然语言处理等等。 比如： 利用语音识别技术根据语音信息计算机可以识别出来某个人； 利用图像识别技术计算机根据人脸图像可以识别出来某个人； 利用自然语言处理技术计算机可以将英语翻译为对应的汉语。

人工智能医学影像能识别哪些图像类型

随着医学影像智能化诊断的快速发展，为了满足愈加复杂的医学图像分析和处理要求，人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。方法：将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结，讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用，分析比较了不同方法间的优缺点。结果：人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域；包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多Agent技术等；涉及MR图像、超声图像、PET图像、CT图像和医学红外图像等多种医学图像。结论：由于医学影像图像对比度较低，不同组织的特征可变性较大，不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂，尚无通用方法对任意医学图像都能取得绝对理想的处理效果。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合，在功能上相互取长补短，将是医学图像处理技术重要的发展趋势。关键词：医学影像；医学图像处理；人工智能