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图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，提出了不同的图像识别模型。例如，模板匹配模型。该模型认为，为了识别图像，必须在过去的经验中有图像的记忆模式，也称为模板。如果当前刺激与大脑中的模板匹配，图像就会被识别。例如，有一个字母A，如果大脑中有一个A模板，字母A的大小、方向和形状与A模板完全相同，字母A被识别。模式识别是在专家经验和已有认识的基础上，运用计算机和数学推理的方法，对形状、图案、曲线、数字、字符格式和图形进行自动识别和评价的过程。模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实施阶段。前者是选取样本的特征，找出分类规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。模式识别模板匹配模型简单明了，易于实际应用。
然而，这个模型强调图像必须与大脑中的模板完全一致，才能识别出来。事实上，人们不仅可以识别大脑中与模板完全一致的图像，还可以识别出与模板不完全一致的图像。例如，人们不仅可以识别特定的字母A，而且还可以识别字母A的打印、手写、误导、不同大小的字母。同时，人们可以识别出大量的图像，如果每一幅图像在大脑中都有对应的模板，那是不可能的。
为了解决模板匹配模型的问题，Gestalt心理学家提出了一个原型匹配模型。这个模型认为，存储在长期内存中的不是要识别的无数模板，而是图像的一些"相似之处"。从图像中提取的相似性可以用作测试要识别的图像的原型。如果能找到类似的原型，图像就会被识别出来。从神经的角度和记忆探索的过程来看，该模型比模板匹配模型更适合，也可以解释一些不规则图像的识别，但有些方面与原型相似。然而，这个模型并没有解释人们如何识别和处理类似的刺激，而且很难在计算机程序中实现。因此，有些人提出了一个更复杂的模型，即泛魔术识别模型。