计算机图像识别是一个将图像中的对象或特征进行逻辑分类处理的过程。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. 预处理：对输入的图像进行一系列的预处理操作，如去噪、灰度化、二值化等，以便更好地提取图像中的特征。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取有用的特征，这些特征可以是颜色、纹理、形状、边缘等。常用的特征提取方法有SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和LBP（局部二进制模式）等。
3. 特征匹配：将提取到的特征与数据库中的特征进行匹配，以确定输入图像中的物体是否与数据库中的物体相似。常用的特征匹配方法有最近邻法、支持向量机（SVM）和深度学习方法等。
4. 分类决策：根据特征匹配的结果，对输入图像中的物体进行分类。常用的分类方法有贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）和深度学习方法等。
5. 后处理：对分类结果进行后处理，如去除错误的分类结果、优化分类性能等。
总之，计算机图像识别是一个将图像中的对象或特征进行逻辑分类处理的过程，通过提取和匹配特征，实现对图像中物体的识别和分类。这一过程在许多领域都有广泛的应用，如人脸识别、车牌识别、医学影像分析等。
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