图像识别经历了文字识别、数字图像处理与识别和目标检测三个阶段。
图像识别是人工智能领域中的一个热门研究方向，它可以让计算机对数字图像自主进行分析、处理和识别，从而在智能信息处理、安防等领域发挥重要作用。而图像识别技术的发展历程中，经历了文字识别、数字图像处理与识别和目标检测三个阶段。
第一阶段：文字识别。早期的图像识别只能对文字进行识别，这是图像识别的第一阶段。在这个阶段，计算机主要依据一些规则来对图像中的文字进行自动识别和处理。这些规则通常是基于先验知识和人工干预的，在特定领域取得了很好的应用效果。
第二阶段：数字图像处理与识别。随着计算机视觉领域的发展，数字图像处理与识别逐渐成为一种主流技术，这是图像识别的第二阶段。数字图像处理与识别主要依靠图像处理技术和模式识别技术等方法，通过处理图像中的特征信息，实现对数字图像的自动识别。这个阶段是图像识别技术发展的重要阶段，数字图像处理与识别应用广泛，自然语言处理、语音识别、智能客服等领域。
第三阶段：目标检测。现代计算机视觉和图像识别技术的主要研究方向是目标检测，这是图像识别的第三阶段。目标检测是计算机视觉和图像识别技术的核心应用之一，也是具有广泛应用前景的重要领域。它基于深度学习技术和卷积神经网络，实现对图像中的目标定位、检测和识别，从而在智能安防、智能制造、智能交通等领域发挥重要作用。
图像识别的特点
1、处理大量数据：图像识别技术能够处理大量的图像和数据，从而能够快速准确地识别出图像中的目标。
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。
4、多领域应用：图像识别技术应用广泛，包括医疗影像分析、智能安防、智能驾驶等众多领域，在带来便利同时也大大提升了效率和精度。