卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在机器学习领域，特别是图像处理方面广泛应用的深度学习模型。它的核心在于其独特的结构设计，包括局部连接性、权重共享以及池化操作，这些特性使得CNN在图像特征提取上具有显著优势。
CNN的局部连接性是指每个神经元只与输入层的一小部分区域相连，这符合自然图像中相邻像素之间存在较强关联的特性。相比于全连接神经网络，这种设计极大地减少了所需的参数数量，降低了过拟合的风险。
权重共享是CNN的另一个关键特点。在卷积层中，同一滤波器（或称为卷积核）的权重在整个输入空间内是相同的。这意味着每个滤波器可以检测特定的图像特征，如边缘、纹理等，并在输入图像的不同位置重复应用，从而提取出相应的特征。
CNN通常包含多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于特征提取，池化层则用于降低数据维度，减少计算量并保持特征的不变性。例如，最大池化能够选取每个子区域的最大值，保持重要的特征。全连接层则将提取的高级特征映射到分类或回归任务的输出。
LeNet是最早的CNN架构之一，主要用于手写字符识别。AlexNet在2012年的ImageNet比赛中取得了突破性成果，证明了CNN在计算机视觉中的优越性。VGGNet以其深而窄的结构（深度超过16层）和小尺寸的卷积核（3x3）提高了特征提取的精度。ResNet则通过残差学习解决了深度网络中的梯度消失问题，使得网络可以达到更深的层次，从而捕捉更多复杂的图像特征。
在图像特征提取过程中，CNN通过多层卷积和非线性激活函数，逐层抽象出图像的低级到高级特征。底层特征可能包括边缘、角点等基本形状，而高层特征则可能包含物体的形状和结构。通过反向传播优化网络权重，CNN能自动学习到对任务最有区分力的特征表示。
CNN的图像特征提取技术依赖于其独特的网络结构，通过局部连接、权重共享和层次化的特征学习，能够有效地处理复杂图像数据，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。随着技术的发展，未来的CNN可能会在效率、准确性以及对更多模态数据的处理能力上取得更大的进步。
