北京在图像识别领域的研究方法经历了从传统算法到深度学习的转变。在早期，研究者们主要依赖于传统的图像处理和计算机视觉技术，如SIFT、LBP、Haar等特征提取器和分类器。这些方法虽然在一定程度上实现了图像识别的功能，但存在一些局限性，如特征提取器的设计需要大量的专业知识和经验，分类器的性能受到特征表示能力的制约，以及对复杂和变化多样的图像数据适应性不强等。

随着深度学习技术的兴起，北京的研究者们开始将深度学习算法应用于图像识别领域。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的运作方式，对大量的图像数据进行学习，自动提取出图像中的关键特征，从而实现高效的图像识别。与传统算法相比，深度学习技术具有更强的特征表示能力和更好的鲁棒性，能够更好地适应复杂和多变的图像数据。

在北京，研究者们采用各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，进行图像识别研究。他们不断优化模型结构、改进训练算法、提升模型的识别精度和效率。同时，他们还积极探索将深度学习技术与其他机器学习算法相结合，以实现更高效的图像识别。

总之，北京在图像识别领域的研究方法已经从传统的算法转向深度学习。这种转变不仅提高了图像识别的性能和效率，也推动了相关产业的快速发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信北京在图像识别领域的研究将取得更加卓越的成果。