图像识别中，常用于提取图像特征的方法是()。A. 词袋模型B. 灰度变换C. 卷积神经网络（CNN）D. 线性回归

图像识别中，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的特征提取方法。它通过多层卷积和池化操作，能够自动学习和提取图像中的特征，从而实现对图像的识别和分类。其他选项如词袋模型、灰度变换和线性回归，虽然在某些图像处理任务中也有应用，但它们在特征提取和图像识别方面的能力远不如CNN。