AI图像识别的重点技术主要包括以下几个方面：

深度学习技术：深度学习技术是AI图像识别技术的核心，它利用神经网络对图像进行自动分析和理解。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动学习图像中的特征表达，并通过逐层抽象的方式，将低层特征组合成高层特征，从而实现对图像的准确识别和分类。

图像预处理技术：图像预处理技术是AI图像识别技术的关键组成部分，它对输入的原始图像进行各种加工处理，以提高图像的质量和识别率。这些操作包括灰度化、降噪、增强等，可以有效去除图像中的噪声和干扰，突出图像中的特征信息，为后续的图像识别打下基础。

特征提取技术：特征提取技术是AI图像识别技术的核心，它从图像中提取出关键的特征信息，这些特征信息能够反映出图像的内容和结构。特征提取技术包括颜色、形状、纹理等特征的提取，这些特征可以有效地描述图像中的对象和场景。

分类器设计技术：分类器设计技术是AI图像识别技术的关键，它根据提取出的特征信息对图像进行分类和识别。分类器可以采用不同的算法，如支持向量机、神经网络、决策树等。神经网络是当前常用的分类器设计方法，它可以自动学习图像中的特征并进行分类，具有较高的准确率和鲁棒性。

计算机视觉技术：计算机视觉是AI图像识别技术的重要组成部分，它旨在让计算机能够像人类一样理解和解释图像内容。计算机视觉技术包括图像分割、目标检测、图像识别等任务，这些技术通过与深度学习技术的结合，实现了在图像识别方面的显著性能提升。

以上这些技术的综合应用，使得AI图像识别技术能够在各种复杂场景下实现高效、准确的图像识别和处理。