图像识别技术主要包括以下方面：

1. 图像预处理：进行噪声消除、图像增强、去模糊、尺度变换等操作，以便于后续的特征提取和分类。
2. 特征提取：从输入的图像中提取出有效的特征，这些特征能够表征图像的本质属性和区别其他图像的特征，如颜色、纹理、形状等。
3. 分类器设计：根据提取的特征，设计一个分类器来对图像进行分类。常见的分类器有基于统计学习的方法（如SVM、决策树等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
4. 模式识别：利用分类器对图像进行分类，通过判断输入图像所属的类别来达到图像识别的目的。
5. 机器学习：从大量的样本数据中学习并自动改进和优化模型，使得分类器能够更加准确地识别图像。

总之，图像识别技术是一个集成了计算机视觉、机器学习、深度学习等多个领域的技术，其应用广泛，可以帮助人们更好地理解和利用图像信息。