神经网络作为深度学习的核心技术，在图像识别领域展现出卓越的特征提取与分类能力。本文系统梳理了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络及注意力机制等关键技术的发展脉络，分析了小样本学习、迁移学习与边缘计算在复杂场景中的应用成效。通过对安防监控、医疗影像、自动驾驶、工业检测及文化遗产保护等典型案例的研究，揭示神经网络图像识别在智能化、实时化与跨领域融合中的发展趋势，为未来高精度视觉计算提供参考。

神经网络；图像识别；卷积神经网络

[1]宗彻.深度神经网络在红外图像识别中的应用[J].河北师范大学学报(自然科学版),2025,49(03):234-242.

[2]钟恒辉.基于神经网络的图像识别算法研究[J].网络安全和信息化,2025,(04):54-56.

[3]邓相红,阳霜,龙铁光.基于残差卷积神经网络模型的猴痘疾病图像识别[J].科技与创新,2025,(06):40-42+47.

[4]张冰心,李娟.基于神经网络的图像识别算法及应用研究[J].电脑知识与技术,2025,21(08):32-36.

[5]张蕴逸.图像识别算法对比与性能优化研究[J].中国宽带,2025,21(01):148-150.

[6]杨汛,陈煜安,詹良通,等.基于图像识别的开挖砂土含泥量快速检测技术[J].广西大学学报(自然科学版),2024,49(06):1295-1303.

[7]陈旭.基于卷积神经网络的图像融合算法在电力巡检中的应用[J].微型电脑应用,2024,40(12):241-245.

[8]孙何明生.基于深度学习的计算机图像识别技术研究[J].中国宽带,2024,20(11):132-134.