5、 2、高度智能化：图像识别技术可以进行自主学习和自主思考，从而在一定程度上实现了智能化处理。 3、处理速度快：图像识别技术具有高性能的并行计算功能，能够快速响应和处理大量数据，处理速度远远超出人类的能力。

3、 图像识别技术可分为神经网络的图像识别技术与非线性降维的图像识别技术。 图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。 其中生物识别包括指纹、掌形、眼睛(视网膜和虹膜)、脸型等；物体与场景识别包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。

2、 图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。 下面是关于图像识别的传统流程的详细解释。 传统的图像识别流程通常包括以下几个步骤：1. 预处理：这个步骤是对输入的原始图像进行预处理，以改善图像的质量，并减少后续处理的复杂性。

1、   AI视频分析类别主要包括以下几类：1. 人脸识别：用于识别人脸特征，进行身份验证和监控等应用。 2. 行为分析：通过分析视频中人员的行为，实现行为识别和预警等功能，如检测异常行为、检测人员跌倒等。 3. 目标跟踪：对视频中的目标进行跟踪，实现轨迹分析和运动轨迹跟踪等功能。 4. 视频摘要：将视频进行压缩和摘要化，方便快速浏览和检索。 5. 视频结构化：将视频进行结构化处理，提取出关键信息，便于后续的数据分析和应用。 以上是AI视频分析的主要类别，随着技术的不断发展，应用场景也将越来越广泛。 AI视频分析一般包括算法、算力、平台三个部分，很多不一定全部都能提供。