說起圖像識別，人類的這一能力非常突出。圖形刺激作用于感覺器官，人們辨認出它是經驗過的某一圖形，甚至能感知到與圖像距離或者形狀的改變，這一過程叫做圖像再認。在圖像識別中，既要有當時進入感官的信息，也要有記憶中存儲的信息。只有通過存儲的信息與當前的信息進行比較的加工過程，才能實現對圖像的再認。

計算機圖像識別技術，是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。圖像識別所研究的問題，是如何使用計算機代替人類去自動處理大量的物理信息，解決人類所無法識別或者識別過于耗費資源的問題，從而很大程度上解放人類的勞動力。

圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。圖像識別技術是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征，對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息，抽出關鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負責整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。

為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型，例如模板匹配模型。這種模型認為識別某個圖像，必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當前的刺激如果能和大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。但這種模型強調圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，有一定的局限性。格式塔心理學家又據此提出了一個原型匹配模型。這種模型認為在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像也就被識別了。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進行辨別和加工的，它也難以在計算機程序中得到實現。因此又有人提出了一個更復雜的模型，即“泛魔”識別模型。