图画辨认是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图画辨认活动的计算机程序,人们提出了不同的图画辨认模型。例如模板匹配模型。这种模型以为,辨认某个图画,有必要在曩昔的经历中有这个 图画的记忆模式,又名模板。当前的刺激假如能与大脑中的模板相匹配,这个图画也就被辨认了。例如有一个字母A,假如在脑中有个A模板,字母A的巨细、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被 辨认了。这个模型简单明了,也容易得到实际使用。但这种模型强调图画有必要与脑中的模板完全符合才干加以辨认,而现实上人不仅能辨认与脑中的模板完全一致的图画,也能辨认与模板不完全一致的 图画。例如,人们不仅能辨认某一个具体的字母A,也能辨认印刷体的、手写体的、方向不正、巨细不同的各种字母A。同时,人能辨认的图画是大量的,假如所辨认的每一个图画在脑中都有一个相应的模 板,也是不可能的。 为了解决模板匹配模型存在的问题,格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型以为,在长时记忆中存储的并不是所要辨认的无数个模板,而是图画的某些“类似性”。从图画中笼统出来 的“类似性”就可作为原型,拿它来检验所要辨认的图画。假如能找到一个类似的原型,这个图画也就被辨认了。这种模型从神经上和记忆探寻的进程上来看,都比模板匹配模型更适宜,并且还能说明 对一些不规则的,但某些方面与原型类似的图画的辨认。但是,这种模型没有说明人是怎样对类似的刺激进行区分和加工的,它也难以在计算机程序中得到完成。因而又有人提出了一个更复杂的模型, 即“泛魔”辨认模型。 一般工业使用中,选用工业相机拍照图片,然后利用软件依据图片灰阶差做处理后辨认出有用信息,图画辨认软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等。