图像识别技术目前有哪些方面的难点？可以说图像识别技术从产生到现在，一直是在探索中前进，虽然在某些领域已经有了不小的成就，但是还是有一些因素制约它的发展的。像打码平台提供的图像识别技术可以算是简单的，很多公司也在想办法让技术更进一步，这还需要不懈的努力。
1、图像识别技术的基本条件是大量的数据，原理比较简单，就是大量的获取数据让机器去记忆识别，以后遇到类似的就可以达到识别的目的。但是这个数据的获取可不是简单的，因为数据量实在是太大了，就以中国的文字来说，其数量和写法就是不可估量的。
2、假设第一个条件达到了，系统有足够的数据量供机器学习，那么接下来的就是第二个问题了，即机器对这些不同类型和样式的样本如何学习。机器毕竟不像人脑那样智能，同样的图形或是图片，在不同的环境背景、亮度、噪声等外在因素干扰下，未必就能做到精准的识别学习。所以在进行机器学习的时候，要把这些因素都考虑进去，以供机器学习记忆。
3、第二个条件假设也达到了，那么就是计算算法的难题了。机器拥有庞大的计算能力，设计适当的算法可以让它在短时间内找到想要的信息，从而进行对比识别。而前两点我们讲过，数据量太大了，而识别的过程要求很短，所以如何缩短这个识别时间，同时保证识别结果就是比较关键了。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理主要研究的内容数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1) 图像变换 由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2) 图像编码压缩 图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3) 图像增强和复原 图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4) 图像分割 图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5) 图像描述 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6) 图像分类（识别） 图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
以上都是图像识别技术发展中遇到的一些问题，虽然这项技术已经在很多领域应用了，但是其严谨性和结果还是有待提升和论证的。比如人脸识别技术，现在有些手机或者智能门锁就使用了这项技术，但是经常出现录入者打不开的情况，或者相近脸型的人可以打开的情况。所以还是那句话：前途是光明的，发展道路是曲折的，需要继续努力。
