AI图片识别是指利用人工智能技术，对图像进行自动化的识别、分类和标注等操作。现如今，随着计算机技术和人工智能的不断进步，AI图片识别越来越成熟和普及，已经广泛应用于图像搜索、自动驾驶、安防监控、医疗诊断和商品推荐等众多领域。

一、 图片数字化

在开始对图片进行识别之前，首要任务是要对图片进行数字化处理。图片经过数字化处理之后，可以把图片信息转化为计算机可以识别的二进制码。数字化处理主要包括以下三个步骤：

1. 感知器处理

感知器是计算机用来模仿人类大脑神经元的工具。感知器处理的过程就是把图片进行计算机处理前的预处理环节。通过感知器处理后，图像中的一些干扰信息会得到去除，同时也会对图片中的局部特征进行处理，为下一步的特征提取做好准备。

2. 特征提取

在数字化之前的图片中，我们可以发现一些不同颜色、不同大小、不同形状的像素点，这些不同的像素点就是图片的特征。特征提取的目的就是把图片中的局部特征提取出来，以此来识别图片中的不同对象。

3. 数据标准化

数字化之后的图片，需要把不同的特征和数据标准化为统一的格式，通常会把图片压缩成固定的大小或像素数目，或者把不同的特征进行统一的标准化处理。

二、 AI模型选择

在对图片进行识别之前，选择合适的AI模型也是非常重要的。目前市场上主要有以下几种AI模型可供选择：

1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是近年来应用最为广泛的一种AI模型。它能够自动学习图像