虽然图像识别和计算机视觉经常互换使用，但它们 是不同的概念，各自在人工智能中发挥着重要作用。为了澄清这两个合并术语之间的细微差别和复杂性，本文将更深入地探讨它们的定义、应用及其关系。

计算机视觉：人工智能的更广泛范围

计算机视觉是人工智能（AI）的一个分支。它通常被称为人工智能的“眼睛”。计算机视觉代表了一系列技术，旨在通过解释和理解数字图像或视频流的内容来自动执行多项任务。

计算机视觉的功能不只限于图像分析。它涵盖了广泛的功能，包括但不限于光学字符识别 (OCR)、面部识别和虹膜识别，每种功能都有其独特且变革性的用途：

光学字符识别 (OCR)：OCR 技术有助于将扫描的纸质文档、PDF 文件或数码相机捕获的图像等文档转换为可编辑和可搜索的数据。该技术是印刷文本数字化的关键，可实现高效的数据处理和管理。

面部识别：顾名思义，这项技术涉及根据面部特征识别和验证一个人的身份。它的应用非常广泛，从增强安全系统到推进生物识别和机器人领域。

虹膜识别：生物识别的另一个方面是虹膜识别，涉及根据虹膜的独特模式来识别个体。鉴于虹膜图案的复杂性和独特性，该技术以其在安全应用中的可靠性和精确性而闻名。

这是一个图表，可以帮助您了解这些不同研究领域之间的层次结构。

图像识别与机器视觉

从上图可以看出，计算机视觉不仅仅是图像识别。事实上，计算机视觉还包括光学字符识别 (OCR)、面部识别和虹膜识别。

另一方面，图像识别是计算机视觉的一个子集。它由检测、分析和解释图像以支持决策的技术组成。它通过通过带注释的数据集训练的神经网络进行工作。

图像识别：计算机视觉的一个专门子集

深入研究细节，图像识别是计算机视觉广泛范围内的一个专门子集。它需要一系列旨在识别和解读图像或图像一部分的内容的方法。图像识别系统由经过广泛注释的数据集训练的神经网络提供支持，擅长执行以下任务：

图像标签：为图像分配相关标签或标签，促进高效组织和检索。

对象检测：定位和识别图像中的对象。对于监控和自动驾驶车辆等众多应用至关重要。

分割：将图像分成几部分以简化和/或改变图像的表示形式，使其更有意义且更易于分析。