图像识别研究涉及许多其他相关技术，包括但不限于以下几种：
- 预处理技术：图像识别前的预处理技术，如图像增强、去噪、缩放等技术，可以提高图像的质量和识别准确性。
- 特征提取技术：从图像中提取特征是图像识别的关键步骤，常用的特征提取技术有颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
- 分类器构建技术：分类器是将图像特征与已知类别进行匹配的关键，常用的分类器包括K近邻(KNN)、决策树、支持向量机(SVM)等。
- 深度学习技术：深度学习技术可以自动学习图像特征，提高分类准确性，如卷积神经网络(CNN)是最常用的深度学习算法之一。
- 模板匹配技术：模板匹配技术是将已知的模板与待识别的图像进行匹配，从而确定图像的类别，如基于像素、特征等。
- 聚类分析技术：聚类分析技术可以将相似的图像聚成一类，常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
- 降维技术：降维技术可以将高维的图像数据降维到低维，从而加速计算和分类过程，常用的降维技术有PCA、t-SNE等。
- 目标检测技术：目标检测技术可以检测出图像中的特定目标，如人脸、车辆等，常用的目标检测算法包括Faster R-CNN、YOLO等。
- 图像分割技术：图像分割技术可以将图像分割成不同的区域或对象，从而对每个区域或对象进行单独的识别和处理，常用的图像分割技术有Mask R-CNN、U-Net等。
- 姿态估计技术：姿态估计技术可以估计出人体关节的位置和姿态，常用于人体姿态识别、运动捕捉等领域。
- 多视角技术：多视角技术可以获取不同角度的图像，从而对物体进行全方位的识别和描述。
- 渲染技术：渲染技术可以模拟光线在物体上的反射和传播，从而生成逼真的图像效果，常用于虚拟现实、增强现实等领域。
这些技术在图像识别领域中都有着广泛的应用，可以单独或结合使用，以提高图像识别的准确性和效率。
