手机端开源图像识别技术主要依赖于深度学习和计算机视觉领域的研究成果。目前，有许多开源项目和框架可以帮助开发者实现图像识别功能。以下是一些常见的手机端开源图像识别项目：
1. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和识别功能。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。通过使用OpenCV，开发者可以快速实现手机端的图像识别功能。
2. TensorFlow Mobile：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，适用于移动设备上的深度学习应用。TensorFlow Mobile是TensorFlow的一个移动版本，专门为移动设备优化。通过使用TensorFlow Mobile，开发者可以在手机端实现图像识别功能。
3. Tesseract OCR：Tesseract是一款开源的光学字符识别（OCR）引擎，可以将扫描的图像转换为可编辑的文本。虽然Tesseract主要用于桌面计算机上的OCR应用，但它也可以在手机端使用。通过集成Tesseract OCR，开发者可以在手机端实现图像识别和文字提取功能。
4. Google Goggles：Goggles是一个基于深度学习的图像识别平台，可以帮助开发者实现手机端的图像识别功能。通过使用Goggles，开发者可以在手机端实现实时图像识别、物体检测、人脸识别等功能。
5. Face++：Face++是一个基于深度学习的人脸识别平台，可以帮助开发者实现手机端的人脸识别功能。通过使用Face++，开发者可以在手机端实现人脸检测、人脸比对、人脸验证等功能。
6. OpenCV-CNN：OpenCV-CNN是一个基于卷积神经网络（CNN）的手机端图像识别框架。通过使用OpenCV-CNN，开发者可以在手机端实现图像分类、目标检测、语义分割等功能。
7. TensorFlow Mobile for iOS：TensorFlow Mobile for iOS是一个专为iOS设备优化的TensorFlow移动版本。通过使用TensorFlow Mobile for iOS，开发者可以在iOS设备上实现图像识别功能。
总之，手机端开源图像识别技术可以通过使用各种开源项目和框架来实现。开发者可以根据自己的需求选择合适的项目和框架，实现手机端的图像识别功能。
