视觉识别是人工智能（AI）领域，旨在让机器能够识别、分析和理解图像或视频中的元素。它主要依赖机器学习和深度神经网络技术，对物体、人物、场景或视觉动作进行检测、分类和定位。与简单的图像检测不同，视觉识别要求系统具备上下文和语义理解能力，从而能够解释复杂场景。在数据标注、对图像变化的鲁棒性以及隐私保护等方面，视觉识别面临诸多挑战。

应用场景与示例

视觉识别广泛应用于安防（如人脸识别用于安全访问）、汽车（自动驾驶识别行人和交通标志）、医疗（自动分析医学影像）、工业（生产线质量检测）、零售（分析店内顾客行为）等领域。例如，智能视频监控系统可实时检测异常或可疑行为。

主要软件工具、库和框架

主流工具包括 TensorFlow、PyTorch、OpenCV、Keras、Scikit-image，以及用于目标检测的 YOLO（You Only Look Once）。Detectron2（Meta）、MMDetection（OpenMMLab）等专业解决方案在科研和工业界广泛使用。云服务平台如 Amazon Rekognition、Google Vision AI 和 Microsoft Azure Computer Vision 也提供即用型 API。

最新进展与发展趋势

近年来，大规模视觉模型如视觉变换器（Visual Transformers，ViT）在某些任务上已具备媲美或超越人类的处理能力。视觉识别与多模态系统（文本、语音、图像）的融合，以及边缘计算技术使嵌入式设备实现实时图像分析，正推动新应用的发展。伦理与算法偏见等问题仍是领域关注的焦点。