图像识别技术是指利用计算机系统对图像进行处理、分析和理解，以分辨各种不同方式的目标和对象的技术应用，是应用深度学习算法的一种实践应用。现如今图像识别技术应用一般可分为人脸识别与产品辨别，人脸识别主要应用在安全检查、身份核实与移动手机端的支付中；而产品辨别主要应用在商品流通过程中，尤其是无人超市、智能零售柜等无人零售领域。
图像的传统识别流程可分为四个步骤：图像采集、图像预处理、特征提取、图像识别技术等过程。图像识别技术软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术应用。
图像识别一般是以影像的基本本质特征为基础的。每个图片影像都有它的本质特征,例如字母A像个倒三角形并延伸出两个牛角，而Y的中心有个锐角等。根据对眼睛的注视研究表明，视线总是集中在图片影像的最重要的特征上，也就是集中在图片轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的关键信息量最大，而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个重要的特征开始转到另一个基本重要特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的其他多余信息,只抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个区域负责整合信息的功能机制，它可以把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。
而在人类图像识别系统中，对与麻烦的图片影像的鉴别通常会要通过不同的维度的区域的信息加工才能实现。相对熟悉的图片,根据知道了它的基本本质特征，就可以把它看作一个单元来鉴别，而无需再注意它的细节了。这种由孤立的单元资料组合而成的总体单位称之为组块，每一个组块是同时被认知的。在文字资料的鉴别中，人们不但能够将一个文字的笔划或边旁等单元组合而成一个组块，而且可以把常常在一块出现的字或词组合而成组块单位来加以鉴别。
