1、人脸识别类(Eigenface，Fisherface 算法特别多)，人脸检测类(j-v算法，mtcnn);
2、车牌识别类，车型识别类(cnn);
3、字符识别(cnn)。
二、图像识别十大经典算法
1、深度优先搜索;
2、广度优先搜索;
3、A*搜索算法;
4、Dijkstra;
5、Bellman-Ford;
6、Floyd-Warshall;
7、Prim;
8、Kruskal;
9、匈牙利算法;
10、Ford-Fulkerson.
图像识别算法原理和步骤
原理：通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。
步骤：图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
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