随着刷脸支付和刷脸打卡的普及，图像识别技术正不断进步和发展。然而，许多人可能并不了解，这项技术其实早在上世纪七八十年代就已经开始了研究。那么，它是如何逐步发展到今天如此先进水平的呢？

在上世纪八十年代，计算机已经逐渐普及，研究人员开始尝试将计算机与摄像头连接起来，使计算机能够识别出拍摄到的内容。当时采用的方法是建立特征知识库，通过图像与实体的匹配来实现图像识别功能。

进入上世纪九十年代，图像识别技术仍在沿用知识库的技术路径，但有了新的进展。研究人员引入了局部特征的索引，使得图像识别的速度大大提升。

到了本世纪初，互联网的兴起和数码相机的广泛应用带来了大量的数据资源。借助机器学习的广泛应用，计算机视觉技术取得了飞速发展。机器学习的应用取代了许多传统的规则，自动识别成为了新的发展方向。

大约十年前，随着深度学习技术的发展，一种全新的神经网络图像识别技术应运而生。这种方法通过对各种动物图像进行标注和分类，作为神经网络的训练样本。计算机在识别目标时，会提取图像的基本形状特征，例如狗的头部轮廓和尾巴线条。而在进一步的处理中，高级神经元会提取更为复杂的结构特征，并通过相似度评分来判断图像的具体内容。

目前，图像识别技术仍在不断发展之中。未来某一天，计算机可能会像人类一样，瞬间识别出眼前物体的名称、大小和用途等详细信息。