从上述段落中，我们可以看到“图像识别”技术是一个广泛应用的领域，涉及多个方面和步骤。

1. 图像识别的定义和应用
2. 图像识别技术是基于人工智能的一种技术，模仿人脑识别图像的过程。

3. 它在多个领域有应用，如互联网搜索引擎、自动驾驶、医学分析、遥感分析等。

4. 图像识别的关键步骤

   

5. 信息的获取获取图像数据。
6. 预处理对图像进行去噪、平滑、变换等操作，增强重要特征。
7. 特征抽取和选择提取图像的主要特征，并从中选择有用的特征。

8. 分类器设计和分类决策设计分类器对图像进行分类和决策。

9. 特征提取和选择

10. 特征提取与选择是图像识别过程中的关键技术。

11. 在特征抽取过程中，可能得到对识别并不都有用的特征，需要从中选择有用的特征。

12. 图像识别技术的方法

13. 基于图像的主要特征在图像识别过程中，感知机制需要排除冗余信息，提取关键信息。
14. 神经网络人工神经网络是图像识别技术中常用的方法，如遗传算法与BP网络相融合的神经网络模型。

15. 非线性降维技术用于有效提取非线性特征。

16. 应用实例

17. 遥感图像信息提取利用遥感图像提取绿地信息等。
18. 视频字幕识别使用Python结合OCR技术识别视频中的字幕，并将其转换为纯文本。
19. 电力设备检测利用图像识别技术检测电力设备。

综上所述，图像识别技术是一个复杂且多步骤的过程，涉及从图像获取到特征提取再到分类决策的多个环节。通过不断的研究和应用，图像识别技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。