AI图像识别技术中使用的数据库多种多样，它们为图像识别任务提供了丰富的训练数据和测试数据。以下是一些常见的AI图像识别技术数据库：

MNIST手写数据集：这是由美国国家标准技术研究所（NIST）发布的一个手写数字数据库。它包含了大量的手写数字图像，常用于训练和测试各种手写数字识别算法。

ImageNet数据集：ImageNet是一个大型图像数据库，包含了数百万张图像，并进行了详细的分类和标注。它是计算机视觉领域常用的数据集之一，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

CIFAR-10和CIFAR-100数据集：CIFAR-10和CIFAR-100是两个小型图像数据集，包含了10个和100个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像。这些图像主要是小尺寸的（32x32像素），常用于训练和测试深度学习模型。

COCO数据集：COCO（Common Objects in Context）是一个大型的目标检测、分割和关键点检测数据集。它包含了大量的自然图像，并对图像中的目标进行了详细的标注，包括目标的类别、位置、分割掩码和关键点等。

PASCAL VOC数据集：PASCAL VOC（Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes）是一个包含多个类别的目标检测、图像分割和动作分类的数据集。它包含了数千张图像和详细的标注信息。

除了上述数据库外，还有许多其他专门针对特定应用或任务的图像数据库，如医学图像数据库、人脸图像数据库、交通场景图像数据库等。这些数据库为AI图像识别技术的研究和应用提供了重要的数据支持。

需要注意的是，随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展，新的图像数据库也在不断涌现。因此，在选择和使用图像数据库时，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。