图像识别算法在计算机视觉中发挥着重要作用，广泛应用于自动驾驶、安防监控、
医疗影像等领域。以下是三个经典的图像识别算法案例的详细说明。
案例一：卷积神经网络（CNN）
背景
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过
多个卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动提取图像特征，进行分类和识
别。
算法步骤
1. 卷积层：输入图像通过卷积核（滤波器）进行卷积操作，提取局部特征。每个卷积
核可以识别特定的图案，如边缘或角点。
2. 激活函数：卷积结果经过激活函数（通常使用 ReLU）进行非线性变换，增加模型的
表达能力。
3. 池化层：通过最大池化或平均池化减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，同时保留
重要特征。
4. 全连接层：将卷积和池化后的特征展平，并通过全连接层进行最终分类。
应用实例
在手写数字识别（如 MNIST 数据集）中，CNN 被广泛应用。通过训练 CNN，模
型能够识别 0-9 的手写数字，准确率达到 98%以上。该模型在训练时使用数万张
手写数字图像，经过多次迭代更新权重，使其能有效区分不同数字。
案例二：支持向量机（SVM）
背景
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，适用于分类和回归问题。在图像识别
中，SVM 常用于物体识别和图像分类。
算法步骤
1. 数据准备：将图像转换为特征向量，例如使用 HOG（方向梯度直方图）特征提取。
2. 训练模型：选择合适的核函数（如线性核或 RBF 核），通过训练集找出最佳超平面，
最大化分类间隔。
3. 分类：对于新输入图像，计算其特征向量并判断其所在的类别。
应用实例
SVM 在面部识别中得到了广泛应用。通过将面部图像转化为特征向量，SVM 能
够有效地区分不同人的面部特征。在使用 LFW（Labeled Faces in the Wild）数据
集进行训练时，SVM 模型能够在较大的人脸数据库中实现高准确率的识别。
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