Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research

为了提高图像识别的准确率和效率,本论文研究了基于计算机视觉算法的图像识别技术。首先,对计算机视觉和图像识别技术的发展背景和当前存在的问题进行分析；其次,以深度学习为基础,重点研究卷积神经网络(CNN)模型在图像识别中的应用,通过构建和训练模型,并与传统的机器视觉方法进行对比,验证其有效性。实验结果显示,计算机视觉算法在图像识别上的应用可以有效提高识别准确率和效率。而且,与传统方法相比,对于复杂环境下的图像识别具备更强的鲁棒性。而卷积神经网络突出的优化效果,表明了深度学习作为一种新兴的机器学习方法在图像识别中的巨大潜力。本研究的成果丰富了图像识别技术的方法论,并为该领域的进一步研究提供了有益的参考和启示。