图像识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它主要依赖于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。
1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。它的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层主要用于提取图像的特征，通过卷积核与输入图像进行卷积操作，得到特征图；池化层则用于降低特征图的尺寸，减少参数数量，提高模型的泛化能力；全连接层则用于将特征图映射到输出空间。CNN在图像识别任务中取得了非常好的效果，尤其是在图像分类、目标检测等任务上。
2. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种可以处理序列数据的深度学习模型。它的主要特点是引入了循环结构，使得网络可以学习到时间序列数据中的长期依赖关系。在图像识别任务中，RNN可以用于处理视频或连续变化的图像数据，例如目标跟踪、动作识别等任务。
除了CNN和RNN，还有其他一些常用的神经网络结构，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Networks, LSTM）、门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRU）等。这些网络结构在图像识别任务中也得到了广泛应用，它们各有优缺点，可以根据具体任务和数据特点选择合适的网络结构。
总之，图像识别任务主要依赖于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及其他一些常用的神经网络结构。这些网络结构通过学习图像数据的特征表示，从而实现对图像的识别和分类。随着深度学习技术的发展，图像识别任务的性能不断提高，为我们的生活带来了许多便利。
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