图像识别需处理高维且具有空间局部结构的数据，不同AI模型的适配性存在显著差异。CNN卷积神经网络是当前图像识别领域的主流核心技术，它专为图像这类网格结构数据设计，通过卷积层可自动提取边缘、纹理等局部特征，池化层能实现降维同时保留关键信息，多层堆叠的结构还能学习到图像的层次化特征，可广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等多类图像任务，在大规模复杂图像数据场景下性能优势明显。而决策树及基于其的集成学习模型如随机森林，更适配传统结构化数据，无法自动捕捉图像的空间层次特征，处理高维图像数据时效果受限；支持向量机曾在早期小规模高维图像分类中得到应用，但由于自动特征提取能力不足、大规模训练效率偏低，随着深度学习技术的发展逐渐被CNN取代。此外，随着技术迭代，基于CNN衍生出的如ResNet、ViT等模型也进一步推动了图像识别性能的提升，拓展了该技术在更复杂场景下的应用边界。