识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的已经训练的模式，或者模板。当前的触觉如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母X,如果在脑中有个X模板,字母X的大小、方位、形状都与这个X模板完全一致,字母X就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。模板匹配模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。人们不仅能识别某一个具体的字母X,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母X。同时,人能识别的图像是大量的，神经网络模板是需要大量不同类和同类图像进行训练的，每个类别的图像要写上标签，标注这是哪个字母。然后在测试的时候，将某个字符的图像输入到系统，系统能够根据已经训练好的网络，识别这是哪个字符。”
“图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。将指纹放大，分叉处和弯曲处的特征各不相同，这样指纹识别机才能