图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对于图像的理解和分析。图像识别技术广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等领域。近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）成为图像识别任务中最主流的方法之一，它具有很高的准确率和效率。然而，CNN并非唯一的图像识别方法，还有许多其他方法，如支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、随机森林（Random Forests）、K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）等。在本文中，我们将对比分析CNN与其他方法的优缺点，以帮助读者更好地理解这些方法的特点和适用场景。
CNN是一种深度学习算法，它主要应用于图像分类、对象检测和语音识别等领域。CNN的核心概念包括：
- 卷积层：通过卷积核对输入图像进行滤波，以提取特征。
- 池化层：通过下采样方法（如最大池化或平均池化）降低图像的分辨率，以减少参数数量和计算量。
- 全连接层
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