计算机视觉识别（Computer Vision Recognition）是 人工智能领域的一个重要分支，它是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，从而获得我们想要的信息。这个过程通常包括以下几个步骤：
信息获取：
这是计算机视觉识别的第一步，涉及到从摄像头、扫描仪等设备获取数字图像或视频。
预处理：
在这一步骤中，对获取的图像进行去噪、增强、缩放等操作，以便于后续处理。
特征抽取和选择：
从预处理后的图像中提取出有意义的特征，如颜色、纹理、形状等，并选择出对识别任务最有用的特征。
分类器设计和分类决策：
使用机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）对提取的特征进行分类，并根据分类结果输出识别结果，如物体类型、人脸识别等。
计算机视觉识别技术可以应用于多种场景和任务，例如：
图像识别：识别图像中的物体、场景、文字等。
物体检测：在图像中检测出多个物体的位置和类别。
人脸识别：识别出图像或视频中的人脸并进行身份识别。
图像分割：将图像分割成多个区域或对象。
行为分析：识别图像中的人体行为或活动。
随着深度学习技术的发展，计算机视觉识别的准确率和应用范围得到了显著提升。目前，计算机视觉识别已经在众多领域得到了广泛应用，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能机器人等。