本文探讨了计算机智能化图像识别技术的理论突破，阐述了该技术在计算机教育领域中的应用价值。该技术能够对计算机识别精准度起到积极的提高作用，通过智能化图像识别系统的建立，实现对不同模式对象的有效识别。文章还对智能化图像识别技术的技术特点和应用优势进行了详细的分析，包括相关性、信息量和人为因素等方面。
知识点：
1. 智能化图像识别系统：该系统能够对输入图像进行分析处理，实现对不同模式对象的有效识别。在实际图像识别时，需要先通过一定方式将其实现对计算机的输入，在经过预处理、特征提出后，再对相应的图像进行匹配分类。
2. 图像识别系统的组成部分：图像输入、预处理、特征提出、图像分类和图像匹配等环节。
3. 智能化图像识别技术的技术特点：相关性、信息量和人为因素等。相关性体现在图像的不同像素间存在着一定的关联性，信息量体现在图像信息具有更宽的频带需求，人为因素体现在计算机图像识别处理中需要人对其进行相应的评价。
4. 智能化图像识别技术的应用优势：表现性强、精确度高和灵活性好等。该技术在实际应用当中，能够对图像处理影响因素进行准确的处理，保证图像在经计算机识别、处理后，在像素以及表现性方面具有好的表现。
5. 统计识别法：在目标图像当中，目标同背景线性具有不可分割的特点。在该方式应用中，是一种具有最小分类误差的方式，以数学理论知识为基础对统计学识别模型进行建立，以此为模型对图像做出对应的统计分析处理，对图像当中存在的规律进行寻找，通过本质特征的提出进行图像的识别。
6. 句法识别法：对于该方式而言，是上述统计识别法的一种补充，主要根据符号实现对图像特征的描述。在该方式中，对语言学内句法层次结构进行学习，能够以分层的方式对图像进行简化处理，使其变化为单层以及多层子图像，能够对图像结构当中的信息进行有效的识别。
7. 神经网络识别法：在该方式在，即应用神经网络方式识别目标图像。在神经网络当中，能够对分布式处理进行实现，具有自组织以及自适应能力，该方式在实际处理当中，对很多不精确、较为模糊因素考虑情况类型的图像具有较好的处理效果。
8. 计算机智能化图像识别技术的未来发展方向：随着计算机技术的不断发展和完善，计算机智能化图像识别技术也将进一步发展和完善，将对计算机教育、计算机科学等领域产生积极的影响。
