近年来，互联网和移动互联网的快速发展，网络中的图像数据展现出了爆炸
式的增长。图像数据简单直观，并且包含丰富的信息，被人们广泛作为信息交流
的载体。基于内容的图像识别能够从图像本身出发，先从图像中提取显著的特征，
再根据特征的差异对图像进行识别，具有很好的识别效果。机器学习在人工智能
中具有非常重要的位置，机器学习通过算法对数据进行学习，然后进行预测和决
策，是实现人工智能的钥匙。机器学习的图像识别是基于图像内容的，机器学习
从图像数据本身出发，从数据中提取底层的图像特征，然后通过机器学习的算法
建立起底层特征和高层图像语义之间的联系，进而实现图像识别。
图像识别是机器视觉的基础，图像内容千变万化，机器视觉就千差万别。对
计算机来说，图像的底层特征和高层图像语义没有直接的联系，所以解决“语义
鸿沟”就是图像识别的重点和难点问题。机器学习发展经过了浅层学习和深层学
习两个阶段，专家和学者提出了很多的算法模型，在图像识别、语音识别和人工
智能方面取得了较多成果。
首先介绍了基于统计理论的支持向量机模型，支持向量机模型是根据人工提
取的特征来训练分类器，通过分类器来达到图片识别的目标。对于底
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