1. 研究範圍
影像辨識是電腦視覺領域的一個子集。電腦視覺不僅包括影像辨識，還涵蓋了更廣泛的內容，如場景理解、目標跟蹤、分割、辨識和解釋等。簡而言之，電腦視覺是一種更廣泛的概念，它研究如何從影像中獲取資訊，而影像辨識則更專註於對影像中特定物件的辨識。
2. 套用領域
電腦視覺的套用範圍非常廣泛，包括但不限於工業自動化、安全監控、醫療診斷、智能交通、農業檢測等。而影像辨識主要套用於模式辨識和機器學習領域，例如人臉辨識、指紋辨識、車牌辨識等。因此，電腦視覺的套用範圍更廣泛，可以涉及到多個領域，而影像辨識則更具體、更專註於特定的任務。
3. 技術方法
影像辨識的技術方法主要包括特征提取、分類器設計和最佳化演算法等。而電腦視覺的技術方法則更加多樣化，包括特征提取、目標跟蹤、分割、重建和渲染等。在技術方法上，電腦視覺涉及的技術更為廣泛，需要處理的問題也更加復雜。
4. 目標與任務
影像辨識的目標是辨識出影像中的特定物件，並對其進行分類或標記。而電腦視覺的任務則是理解和解釋整個場景，其目標是獲取場景中的視覺資訊並對其進行深入的分析和理解。因此，電腦視覺的任務更為復雜，需要處理的資訊也更多。
5. 挑戰與難點
影像辨識的挑戰主要在於如何提取出有效的特征並進行準確的分類。而電腦視覺的挑戰則在於如何從復雜的場景中提取出有用的資訊，並對其進行全面的理解和分析。此外，電腦視覺還面臨著光照、視角、遮擋等因素的挑戰。因此，電腦視覺在處理復雜場景時需要克服更多的困難和挑戰。
