图灵

引言：从传统图像处理到深度学习

随着计算机视觉技术的发展，图像识别逐渐成为了一个热门的研究方向。在过去，传统的图像处理方法主要依赖于手工设计的特征来提取和分析图片内容。这些方法包括边缘检测、角点定位以及使用哈里斯角点等。然而，在面对复杂多变的场景时，这些手工设计的方法往往难以满足实际需求。

进入21世纪以来，深度学习技术开始崭露头角，并且在图像识别领域展现出了巨大的潜力。不同于传统方法依赖于人为设定特征，深度学习通过构建多层次的神经网络来自动从数据中提取特征，极大地提高了图像识别的准确性和鲁棒性。其中最具代表性的便是基于卷积神经网络（CNN）的模型。