مهمة تعيين تسمية أو فئة لصورة إدخال بناءً على محتواها.تصنيف الصور هو مهمة تعيين تسمية أو فئة محددة مسبقًا لصورة إدخال بناءً على محتواها البصري. وهو مشكلة أساسية في الرؤية الحاسوبية، حيث تتعلم الخوارزميات التعرف على أنماط مثل الأجسام أو المشاهد أو حتى أشكال المجرات. في سياق العناوين المقدمة، يُستخدم تصنيف الصور لتحليل أشكال المجرات، وتحديد الحالات القلبية من بيانات تخطيط القلب، والتعرف على الحركات البشرية من الوضعيات، مما يُظهر تنوعه عبر المجالات العلمية.
شهد هذا المجال تقدمًا كبيرًا في عام 2012 عندما فازت AlexNet بمسابقة ImageNet، لكن الأعمال السابقة التي قام بها يان ليكون حول الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد في التسعينيات وضعت الأساس لذلك.
يعتمد تصنيف الصور الحديث على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) التي تتعلم تلقائيًا ميزات هرمية: الحواف، والأنسجة، وأجزاء الأجسام، وصولًا إلى طبقة تصنيف نهائية. تُدرَّب الشبكة على مجموعات بيانات كبيرة موسومة، وتضبط أوزانها عبر الانتشار العكسي لتقليل خطأ التصنيف. بالنسبة للمهام المتخصصة، مثل تصنيف أشكال المجرات، تُكيَّف البنية نفسها مع بيانات خاصة بالمجال وأحيانًا دوال خسارة مخصصة.
يدعم تصنيف الصور التشخيص الطبي (مثل اكتشاف الأورام في الأشعة السينية)، والقيادة الذاتية (تحديد المشاة وإشارات المرور)، والمسوحات الفلكية (تصنيف المجرات إلى حلزونية أو إهليلجية أو غير منتظمة).
يمكن خداع بعض مصنفات الصور بتشويشات صغيرة غير محسوسة على الصورة، مما يجعلها تخطئ في تصنيف باندا على أنها جيبون بثقة عالية.



















