深度学习在图像识别领域的应用已经成为一个研究热点。深度学习的关键在于通过多层非线性映射将各种因素分开，例如在深度学习模型的最后一个隐含层，不同的神经元代表了不同的因素。在图像识别领域，深度学习可以解决一些传统图像识别方法无法解决的问题，例如对图像中的人脸、姿态、年龄、表情和光线等因素的识别。

在深度学习的应用上，卷积神经网络（CNN）是最为常见的模型之一。CNN模型由很多层组成，这种结构可以更好地适应图像识别任务。通过训练，CNN模型可以自动学习出一些用于图像识别的特征，例如颜色、边缘和纹理等。这些特征对于识别不同的图像类别非常重要。

在人脸识别领域，深度学习已经成为了主流的解决方案。例如，Google的人脸识别算法Photoscan就是基于深度学习的。Photoscan可以将人脸图像与数据库中的其他人脸图像进行比对，并自动识别人脸的关键特征，例如眼睛、嘴巴和鼻子等。此外，深度学习也被应用于姿态估计、表情识别、年龄估计等任务中。

除了CNN模型，还有其他类型的深度学习模型也被应用于图像识别领域。例如，循环神经网络（RNN）模型可以用于序列数据的处理，这在语音和自然语言处理领域非常常见。在图像识别领域，RNN模型可以用于处理具有时间关联性的图像序列，例如视频中的人脸和行为识别等。

总之，深度学习在图像识别领域的应用已经取得了很大的进展。深度学习可以更好地解决一些传统图像识别方法无法解决的问题，例如对图像中的人脸、姿态、年龄、表情和光线等因素的识别。同时，深度学习模型还可以用于其他任务中，例如语音和自然语言处理等。