图像识别是指从图像中识别出物体的类别、位置、姿态等信息的任务，是计算机视觉领域的核心问题之一。基于深度学习的图像识别算法，是利用深层神经网络从大量数据中自动学习特征，并将其应用到不同场景中的一类方法。近年来，基于深度学习的图像识别算法在各种数据集和应用上取得了令人瞩目的成果，同时也面临着一些挑战和问题。本文旨在对基于深度学习的图像识别算法进行一个全面而系统的综述，介绍其发展历程、主要模型、关键技术和应用领域，并分析其优势和不足，以及未来可能的发展方向。
图像识别是指从图像中识别出物体的类别、位置、姿态等信息的任务，是计算机视觉领域的核心问题之一。图像识别有着广泛而重要的应用价值，例如人脸识别、车牌识别、医学影像分析、自动驾驶等。然而，由于图像数据本身具有高维度、多样性和复杂性等特点，以及实际场景中存在光照变化、遮挡、背景干扰等因素，使得图像识别任务具有很大的难度。
传统的基于手工设计特征（hand-crafted features）和浅层机器学习模型（shallow machine learning models）的图像识别方法，在某些受限制或简单场景下可以取得较好效果，但是在复杂或大规模场景下表现不佳。这主要是因为手工设计特征需要人为地定义感兴趣区域（region of interest）、边缘检测（edge detection）、角点检测（corner detection）、纹理描述（texture description）等步骤，并且需要根据不同任务调整参数和阈值；而浅层机器学习模型则无法有效地处理高维度和非线性数据。
基于深度学习（deep learning）的图像识别方法，是利用深层神经网络（deep neural networks）从大量数据中自动学习特征，并将其应用到不同场景中的一类方法。相比传统方法，基于深度学习的方法具有以下优势：
