摘要
随着电子商务的蓬勃发展和人工智能技术的进步，基于人工智能的商品图像识别与分类成为了计算机视觉和机器学习领域的研究热点。
准确高效的商品图像识别与分类系统能够有效地提高电商平台的用户体验、提升商品检索效率、优化库存管理，对于推动电商行业的智能化发展具有重要意义。
本文首先阐述了商品图像识别与分类的相关概念，并介绍了其研究背景和意义；其次，对基于人工智能的商品图像识别与分类技术进行了全面的概述，包括传统图像识别方法、深度学习方法以及相关算法和模型；然后，重点分析了当前主流的商品图像识别与分类方法，并对它们的优缺点进行了比较和分析；最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：人工智能；图像识别；图像分类；深度学习；商品识别
商品图像识别与分类是指利用计算机视觉和机器学习技术，对商品图像进行分析和理解，识别图像中的商品类别，并将其归类到预先定义好的商品类别体系中的过程。
1.1商品图像识别
商品图像识别是指利用计算机算法从静态图像或视频序列中识别出特定商品的过程。
其核心目标是从复杂的背景环境中准确地检测和定位目标商品，并提取出商品的关键特征信息，例如品牌、颜色、形状、纹理等，以便于后续的分类和检索。
1.2商品图像分类
商品图像分类是在商品图像识别的基础上，根据商品的特征将其划分到预先定义好的商品类别体系中的过程。
商品图像分类的关键在于构建有效的特征表示方法和设计鲁棒的分类器模型，以应对商品种类繁多、形态各异、图像质量参差不齐等挑战。
1.3人工智能
人工智能是指利用计算机模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个研究领域。
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