模式识别的研究现状与发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势一、计算机视觉技术的现状1.计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解的一项技术。
它基于图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识，旨在让计算机系统能够模拟人类视觉系统的能力，进行图像的感知、理解和推理。
2.计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用，包括但不限于医学影像分析、智能交通、安防监控、工业检测、虚拟现实与增强现实、无人驾驶等。
通过计算机视觉技术，可以实现对图像和视频的自动分析与识别，从而提高工作效率、降低成本、增强安全性等。
3.计算机视觉技术的主要技术（1）图像处理技术：包括图像采集、图像预处理、特征提取等，是计算机视觉技术的基础。
（2）模式识别技术：通过机器学习算法对图像进行分类、识别和检测。
（3）深度学习技术：利用深度神经网络进行图像识别和分析，已成为计算机视觉领域的主流技术。
4.计算机视觉技术的挑战尽管计算机视觉技术在多个领域得到了应用，但仍然存在一些挑战，如复杂场景下的图像识别、实时性要求较高的应用场景、对小样本数据的学习能力等。
二、计算机视觉技术的未来发展趋势1.强化学习的应用随着人工智能领域的持续发展，强化学习已经成为计算机视觉领域的一个热点。
强化学习可以帮助计算机系统更好地理解图像，提高图像分析和识别的精度与速度。
2.多模态融合技术未来计算机视觉技术将更加注重多模态融合，即通过结合图像、文本、声音等多种信息来进行更加全面的分析与理解。
这种技术的应用将拓展计算机视觉技术的应用场景，提高其适用性。
3.高性能计算平台的支持未来计算机视觉技术的发展将需要更加强大的计算平台的支持，以应对日益增长的数据量和复杂的算法模型。
云计算、边缘计算等技术的发展将为计算机视觉技术的应用提供更加强大的支持。
4.端到端的解决方案未来计算机视觉技术将趋向于提供端到端的解决方案，即通过整合数据采集、数据处理、模型训练和应用部署等环节，为用户提供更加便捷和高效的服务。
模式识别的研究现状与发展趋势
模式识别的研究现状与发展趋势模式识别是一种利用计算机技术来识别和分类模式或数据的研究领域。
它广泛应用于许多领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在过去几十年中，模式识别经历了快速发展，并取得了许多重要的研究成果。
同时，模式识别领域面临着一些挑战，需要进一步的研究和发展。
目前，模式识别的研究主要集中在以下几个方面：1.特征提取与选择：特征提取是模式识别的关键步骤之一、目前，有许多不同的特征提取方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
此外，还有一些新的特征选择方法被提出，如稀疏编码、深度学习等。
研究人员正在努力提高特征提取和选择的效果，以提高模式识别的性能和准确性。
2.分类算法：分类算法是模式识别的核心部分。
目前，有许多不同的分类算法可供选择，如支持向量机（SVM）、神经网络、k近邻算法等。
研究人员正在研究新的分类算法，以提高模式识别的效果。
3.多模态模式识别：多模态模式识别是指利用多种类型的信息（如图像、语音、文本等）进行模式识别的研究。
多模态模式识别在人脸识别、情感分析等领域有广泛应用。
目前，研究人员正在探索更有效的多模态模式识别方法，以提高准确性和鲁棒性。
4.深度学习：深度学习是一种基于神经网络的模式识别方法，近年来取得了很大的突破。
深度学习可以自动从数据中提取特征，并具有极强的表征能力。
它在图像处理、语音识别等领域取得了很好的效果。
未来，深度学习有望在更多应用领域得到广泛应用。
未来，模式识别的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.多模态与跨模态模式识别：随着信息技术的发展，多模态数据的应用越来越普遍。
未来的模式识别趋势将更加注重多模态数据的处理和利用，以更全面地理解所研究问题。
2.深度学习的进一步应用：深度学习在模式识别中有着广泛应用的潜力。
未来，研究人员将会进一步探索和发展深度学习的新算法和方法，以提高模式识别的性能。
3.跨学科研究的持续发展：模式识别涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学等。
模式识别在失效分析中的应用现状与前景
１２ ． 模式识 别在化学 成分 分析 中的应 用 在失 效分 析 中 ，常 常需要 对 失效 零件 的材 料 成分 、外 来 物 、表 面 沉积 物 、腐 蚀生 成物 及氧 化物 等进 行定 性 或定量 分‘ 析 ，以 便为 最终 的失 效分 析结 论提 供依 据 。 在用于分析失效零 件名义或宏观 区域的材料成分 的常规分析 方面 ， 模式识 别已经广泛地 用于红外光谱 ， 例如判 别分析用于区 别胶化淀粉 ； 在紫 外光谱方面 ，判别分析用于 在较大仪 器噪音 背 景下解析 相似 的光谱来 区别苯 乙烯 共聚物 Ｉ ； ∞Ｉ在原子光谱方 面 ，用于检 测合金 中的主次元素 Ｉ 。 相 对于名义 或宏观区域 的成分分析 ，失效零件 的材 料表面 成分 及源区的微 区成分分析更 为重要 ， 尤其是对表面损伤或者 由 于诸如夹杂 、成分 偏析 等造 成的 失效 。在此方面 ， 模糊理论与神 经网络 相结 合已经用于Ｘ射线分析样 品表面某一区域某种元素的 分 布情况Ｉ 。 １３ ． 模式识别在铁谱分析 中的应用 在失效分析技术 中，有一种从 ２ 世纪 ７ 年代初发展起来 的 ０ ０ 铁谱（ ｅ ｒ ｇ ａ ｈ ） Ｆ ｒ ｏ ｒ ｐ ｙ ／磨粒分析技 术 ，对于不同材料的摩擦副 ， 在 不同的摩擦条件和润滑条件下 ，可形成各式各样的磨损粒子 ， 这 些粒子的大小 、 形状 ． 颜色和分布 ，能够 如实地表 征摩擦零 件 １ 模式 识别技术在失效分析领域 中的应用 ． 的摩 擦 、 磨损及润滑状态 。 模式识 别就 是对 这些磨损粒子的图像 模式识 别在失效分析领域 中的应用主要是将模式识别技术运 特征进 行识别 ，分析摩擦零 件的 磨损状态“ 。 １ ７ ， 用到 失效分析 常用 的思 路 、技 术和手段 中去 ， 来确定失效模 式 、 目前应用较 多的识别方法是基于神经 网络的方 法和模糊识别 原因及其机理 。 模式识 别技 术按分 类识别可以分为统计决策法 的方法 。 一 将粗集理论和模糊理论相结 合来识别柴油机磨损模式取 句法 决策法Ｉ 、模糊 判决法“ 】 】 卜”、人工神 经网络法Ｉ ｌ四 得 了很 好的效果“ 。利 用前馈神 经网络分类器可以 用来 识别几 “＿ 。 种方法 ，并且这 四种方法 在失效分析 中都有着较 为广泛 的应用。 种 不同的 引擎 磨损失效 模式 ＩＪ ”。 １１ ． 模式识别在断 口分析 中的应用 １４ ． 模式识别在无损检测 中的应用 断 口分 析是断 裂失效分析 的基础 。利用模式 识别技 术来分 由于普通的无损检测处理方法难于处理 复杂度高的信号以及 。 析断 口形貌 可以避 免专家主观意 见的影响 ，客观 地从断 口的宏 定 量化 与精 度的要 求 ，模式识 别 得到 了广泛 的应 用。 观， 微观 特征人手 ， 研究断裂过程和 形貌特征与材料 的性 能、显 超 声检 测 ，模式识 别用于超 声检 测的 主要 目的是定量化以 微组 织、 零件的受 力状态 及环 境条件之 间的关 系， 从而解释断裂 及分 离与识 别一 些复杂的检测 信号 ， 在这个方面 已做 了大量的工 ‘ 失效 的性 质与机理 。 日本京都大 学的研究者利 用模式识别分别从 作ｎ ０提 出用小波变换提 取特征值 ，用模糊识 别算法 进行分 １ ５ ］ 定性 、定量两 个方面分 析 了断 口的形貌特征 和结构“ ’ 。 ９… ２ 类， 取得 了良好的效果 ， 当两种缺 陷的波形很相似 时 ， 但 这种方 在定性 方面 ，可 以识 别疲劳 条带 、等轴 韧 窝 、剪 切韧 窝 ， 法就不易识别 ， 需要进一步研究其它的识 别算法例如神经 网络算 穿晶 、沿 晶和 解理等典 型断 口形貌 。断 口形 貌的分析 可用傅立 法以提高缺陷分类的精度 。 叶功率谱 、广义共 生矩 阵和三维断 口形貌等进 行 。傅立叶功 率 声发射探 伤 ，在焊接缺 陷 ，复合材 料损伤机 制识 别等方面 谱能有效 地识别疲劳 条带和沿 晶断 口，而广义共生矩 阵和断 口 取得 了很 好的效果 ，以复合材料 损伤 机制为例 ，利用 多分辨小 表面 区域 比却更适 合于解理断裂 。但 为了解决断 口形貌信息的 波变换和 Ｂ Ｐ反向神经 网络 比较好地解决 了 Ｃ Ｅ 碳纤维 ／聚 酯） ／（ 不确定性 ，提高识 别精度 ，还 需要运 用基于软聚 类方 法的隶属 复 合材料 损伤起始 与扩 展阶 段损伤模式的识 别这一难 题 Ｉ 。 度 、模 糊 算 法 等 技 术 。 １５ ． 模式识别在失效原 因分析 中的应 用 在定 量方面 ，借助 Ｓ ＥＭ／ ＴＭ ／ Ｓ ＡＦＭ ，模式 识别技 术用 模式识别优化技术特别适合于对影响因素多且复杂的数据集 于脆性断 口的三维 定量分析 。从所 得到的钢的沿 晶断 口或脆性 进 行处理 ，以便从 中抽 取有用信 ２ 】 ｇ［６ 。模式识 别 已经较 多地 解理 断 口的三维 形貌 ，利 用不 同的扫描 区域和测 量单位可 以计 应 用在 了失效 原因分析方面 ，可以较好 地对多影响 因素 的失效 算出表面 区域 比 、断 口表 面粗糙度 和剖面粗糙 度参数 ，而延展 产品进行分析 ，以便确 定出产品失效的 主要 原因 。比较典型的 性与三维参数之间的关系以及断 口表面的分 形特征还需要进一步 例子如对影响发动机缸体铸件气孔缺陷原因的工艺参数进行分析 ｂ】 加以研 究。 找 出 了影响缸 体气孔缺 陷的主要 因素 ，给出 了主要 因素的
计算机软件技术的现状与发展趋势
计算机软件技术的现状与发展趋势随着科技的飞速发展，计算机软件技术作为其中的核心，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
然而，与此我们也面临着许多挑战。
本文将探讨计算机软件技术的现状以及未来的发展趋势。
一、计算机软件技术的现状1、云计算的普及云计算是近年来计算机软件技术的一项重大突破，它允许用户从任何地点通过互联网访问共享的计算资源。
随着云计算的普及，越来越多的企业和个人开始使用云服务，这不仅提高了数据的安全性，也降低了IT成本。
2、大数据技术的应用大数据技术是另一个重要的计算机软件技术领域。
通过收集、分析和处理大量数据，企业和政府可以更好地理解市场趋势、消费者行为以及政策效果等。
大数据技术的应用已经渗透到各行各业，成为决策的重要依据。
3、人工智能的发展人工智能是计算机软件技术的另一个重要分支。
近年来，随着深度学习和机器学习技术的发展，人工智能的应用范围越来越广。
从语音识别、图像识别到自然语言处理，人工智能正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
二、计算机软件技术的发展趋势1、区块链技术的广泛应用区块链技术是一种去中心化的分布式数据库技术，可以用于记录和验证数据。
随着区块链技术的不断发展，我们可以期待其在数字货币、供应链管理、电子投票等领域的应用将进一步扩大。
2、5G技术的推广5G技术将提供更高的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量，这将极大地推动物联网、边缘计算和智能制造等领域的发展。
随着5G技术的推广，我们有望看到更多创新的应用出现。
3、智能家居的普及随着人工智能和物联网技术的发展，智能家居正在逐渐普及。
未来，家庭中的各种设备将可以通过互联网连接并相互通信，从而提高生活的便利性和舒适度。
4、绿色计算和可持续发展面对全球气候变化的挑战，未来的计算机软件技术将更加注重绿色计算和可持续发展。
这意味着软件开发将更加注重能源效率、减少碳排放和环境影响等方面的问题。
同时，这也将推动各行各业朝着更加环保和可持续的方向发展。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文
模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。
最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。
语音识别研究综述
语音识别研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，已经成为推动社会进步的重要力量。
作为领域的关键技术之一，语音识别技术在近年来取得了显著的进步，广泛应用于智能家居、医疗诊断、交通管理等多个领域。
本文旨在对语音识别技术的研究现状和发展趋势进行综述，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考。
本文将回顾语音识别技术的发展历程，从早期的基于模式匹配的方法到现代的深度学习技术，分析不同技术阶段的优缺点。
本文将重点介绍当前语音识别技术的核心算法和模型，包括声学模型、创作者和解码算法等，并评估这些技术在不同应用场景下的性能表现。
本文还将探讨语音识别技术面临的挑战和问题，如噪声干扰、方言和口音差异等，并讨论可能的解决方案。
本文将展望语音识别技术的发展趋势和未来研究方向，包括多模态交互、个性化定制、隐私保护等方面的内容。
通过本文的综述，读者将能够对语音识别技术有更加全面和深入的了解，为未来的研究和应用提供有益的启示和借鉴。
二、语音识别技术基础语音识别，即将人类语音转化为机器可理解和处理的信息，是领域的重要分支。
其技术基础主要包括信号处理、特征提取、模式识别与机器学习等方面。
在信号处理阶段，原始语音信号需要进行预处理，如降噪、端点检测等，以提高语音识别的准确率。
降噪技术通过消除背景噪音，提升语音信号的质量；而端点检测则负责确定语音的开始和结束，避免无效数据的干扰。
特征提取是语音识别的关键步骤。
通过提取语音信号中的关键信息，如基音频率、共振峰等，可以将语音转化为计算机可处理的特征向量。
这些特征向量既包含了语音的主要内容，又降低了计算的复杂度。
模式识别与机器学习是语音识别技术的核心。
在训练阶段，系统通过大量的语音数据学习语音与文字之间的映射关系；在识别阶段，系统则根据输入的语音特征，利用已学习的映射关系进行文字推断。
近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了突破，通过构建深度神经网络，系统能够更有效地处理复杂的语音模式，提高识别的准确率。
电气设备局部放电模式识别研究综述
电气设备局部放电模式识别研究综述一、本文概述电气设备局部放电（Partial Discharge, PD）是设备绝缘老化和失效的重要前兆，其早期检测和准确识别对于保障设备的安全运行和延长使用寿命具有重要意义。
随着科技的不断进步，对电气设备局部放电的模式识别研究已成为当前电气工程领域的热点之一。
本文旨在综述近年来电气设备局部放电模式识别的研究进展，分析不同方法的优缺点，并展望未来的研究方向。
通过对国内外相关文献的梳理和评价，本文期望为电气设备局部放电模式识别的研究和应用提供有益的参考和借鉴。
在本文中，首先将对电气设备局部放电的基本概念、产生机理和危害进行简要介绍，为后续的模式识别研究奠定基础。
接着，将重点回顾和总结电气设备局部放电模式识别的传统方法，如脉冲电流法、超声波法、化学法等，并分析它们的适用范围和局限性。
随后，将详细介绍近年来新兴的电气设备局部放电模式识别技术，如基于机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于的方法等，并探讨它们在提高识别准确率和效率方面的优势。
将对电气设备局部放电模式识别的未来研究方向进行展望，包括多源信息融合、智能化识别系统、在线监测与预警等方面。
通过本文的综述，期望能够为电气设备局部放电模式识别的研究和实践提供全面的视角和深入的理解，为推动该领域的发展做出一定的贡献。
二、局部放电检测技术与原理局部放电是指在电气设备绝缘结构中，部分区域发生的非贯穿性放电现象。
这种放电虽然不会立即导致设备绝缘击穿，但长期累积会对绝缘材料造成损伤，最终导致设备故障。
因此，对局部放电的有效检测与模式识别对于电气设备的预防性维护和安全运行至关重要。
电气测量法：这是最常用的方法，包括脉冲电流法、介质损耗法、局部放电超声波检测法等。
其中，脉冲电流法通过测量局部放电产生的脉冲电流来检测放电的存在和强度；介质损耗法则通过分析绝缘材料介质损耗的变化来间接判断放电情况。
化学检测法：通过检测局部放电过程中产生的气体成分和浓度变化来判断放电的强度和频率。
计算机 二级学科 模式识别
计算机二级学科模式识别摘要：一、模式识别的概述1.模式识别的概念2.模式识别的发展历程3.模式识别在计算机科学中的重要性二、模式识别的主要方法1.统计学习方法2.机器学习方法3.深度学习方法三、模式识别在各领域的应用1.图像识别2.语音识别3.自然语言处理4.生物信息学四、我国模式识别的研究现状与前景1.我国模式识别的研究历程2.我国模式识别的研究现状3.我国模式识别的发展前景与挑战正文：模式识别作为计算机科学的一个二级学科，研究的主要是如何让计算机自动地识别模式，包括图像、声音、文字等各种形式的数据。
模式识别的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代，随着计算机技术的发展，模式识别逐渐成为计算机科学的一个重要领域。
模式识别的主要方法包括统计学习方法、机器学习方法和深度学习方法。
统计学习方法主要通过建立统计模型来进行模式识别，例如支持向量机、决策树等算法。
机器学习方法则是通过训练数据来提高模式的识别能力，例如k近邻、神经网络等算法。
而深度学习方法则是近年来模式识别领域的重要突破，通过多层神经网络模型，可以自动地学习复杂的特征，从而实现高效的模式识别。
模式识别技术在各领域都有广泛的应用。
在图像识别领域，模式识别可以实现对图像的自动分类和识别，例如人脸识别、车牌识别等。
在语音识别领域，模式识别可以实现对语音信号的自动转换为文字，例如苹果的Siri、谷歌的语音识别等。
在自然语言处理领域，模式识别可以实现对自然语言的自动理解和生成，例如机器翻译、情感分析等。
在生物信息学领域，模式识别可以用于对基因序列、蛋白质序列等进行分析和识别。
我国模式识别的研究起步于上世纪七十年代，经过几十年的发展，我国模式识别的研究已经取得了显著的成果。
我国模式识别的研究现状主要表现在，不仅在理论研究上取得了一定的突破，而且模式识别技术在各个领域都有广泛的应用。
然而，与发达国家相比，我国模式识别的研究还存在一定的差距，特别是在深度学习等前沿领域。
视觉识别技术的发展现状与未来趋势
视觉识别技术的发展现状与未来趋势随着科学技术的不断进步，人类的生活也在不断发生变化。
视觉识别技术作为人工智能的重要组成部分，正以惊人的速度迅猛发展。
本文将对视觉识别技术的发展现状进行探讨，并展望未来的发展趋势。
一、视觉识别技术的历史与背景视觉识别技术的起源可以追溯到20世纪50年代的模式识别研究。
随着计算机技术的发展，尤其是深度学习的兴起，视觉识别技术得到了长足的发展。
如今，视觉识别技术已广泛应用于人脸识别、图像检索、智能监控等领域，对人们的生活产生了巨大影响。
二、视觉识别技术的发展现状1. 人脸识别技术人脸识别技术是目前最为成熟的视觉识别技术之一。
通过对人脸图像进行分析和比对，可以有效识别人脸的特征，实现身份验证和实时监测。
这种技术已广泛应用于人脸解锁、人脸支付等场景，并在一定程度上提高了生活的便利性和安全性。
2. 图像检索技术图像检索技术是利用视觉特征对图像进行相似度匹配的技术。
通过对图像中的颜色、纹理和形状等特征进行提取和比对，可以快速搜索并检索出与目标图像相似的图像。
这种技术在图像搜索引擎、广告推荐和电子商务等领域发挥着重要作用。
3. 智能监控技术智能监控技术结合了计算机视觉、机器学习和人工智能等领域的技术，能够自动检测和分析视频监控中的关键信息。
通过对视频流进行实时分析，可以实现行人识别、异常事件检测等功能，提高监控系统的智能化水平，并为社会公共安全提供有力支持。
三、视觉识别技术的未来趋势1. 多模态融合未来，视觉识别技术将与语音识别、自然语言处理等多种技术相结合，实现多模态融合。
人们可以通过音频、视频、文本等多种方式与计算机进行交互，提供更加丰富和个性化的服务。
2. 深度学习与神经网络深度学习和神经网络是推动视觉识别技术发展的核心动力。
未来，随着硬件条件的改善和算法的优化，深度学习和神经网络将进一步提高视觉识别的准确性和效率。
3. 跨领域融合视觉识别技术将与更多的领域进行融合，如医疗、农业、交通等。
人脸识别技术的发展现状和趋势
人脸识别技术的发展现状和趋势人脸识别技术是一项涉及计算机和模式识别的技术，在过去的几年里得到了广泛的关注和应用。
随着科技的发展，人脸识别技术的应用领域也不断扩大，例如安防、金融、医疗等多个领域。
本文将从人脸识别技术的发展历程、现状以及未来的趋势三个方面来分析探讨。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时人们使用略有不同的方法进行人脸识别。
然而，由于计算机技术和人工智能技术不断发展，这项技术的发展得到了显着改善。
在20世纪90年代，人们已经能够使用相机和计算机识别人脸图像。
在过去的几年里，人脸识别技术进一步发展，成为了比较成熟和普及的技术。
二、人脸识别技术的现状目前，人脸识别技术的应用领域已经非常广泛。
例如，越来越多的金融机构开始采用人脸识别技术来保护客户的信息安全。
在一些高端的饭店和旅游景点，人脸识别技术被用来辅助客户办理入住手续或检票。
此外，许多国家和地区的政府也在使用这项技术进行身份验证，以提高公共安全和减少欺诈行为的发生。
人脸识别技术的精度也在不断提高。
一些全球领先的科技公司如海康威视、华为和字节跳动等，在研究和开发相关技术方面投入了大量的资金和人力。
这些公司的举措着力于增加人脸识别技术的精确性，减少误识率，并降低识别时间。
三、人脸识别技术的未来趋势在未来，人脸识别技术预计会得到进一步的改善。
一方面，由于政府和企业对安全的重视，相信相关机构将会持续发展和改进这项技术。
另一方面，科技创新和数据分析将促进人脸识别技术的进一步应用。
例如，人脸识别技术将被运用于个性化营销、视频会议或虚拟现实等多个领域。
尽管人脸识别技术发展迅速，但是也面临着一些挑战和问题。
例如，人们担心隐私泄露、误识别和歧视可能会成为不可避免的问题。
因此，保护用户隐私是当前这项技术研究和应用的重要关注点之一。
总体来说，人脸识别技术在企业和政府领域的应用将会不断增加，同时一些新的应用场景将会不断涌现。
模式识别
目前，模式识别已经在图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域取得了广泛应用，成为推动人工智能发展的重要驱动 力之一。同时，随着大数据时代的到来，模式识别面临着更 加复杂和多样化的挑战和机遇。
应用领域及前景展望
应用领域
模式识别被广泛应用于各个领域，如金融风控、医疗诊断、智能交通、智能家居等。在金融领域，模式识别可以 帮助银行等机构自动识别欺诈行为，提高风险控制能力；在医疗领域，模式识别可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
利用卷积层、池化层等 结构提取图像特征，实
现图像分类与识别。
循环神经网络
适用于处理序列数据， 如语音识别、自然语言
处理等。
深度生成模型
如生成对抗网络（GAN）、 变分自编码器（VAE）等， 可用于生成新的模式样本或
实现无监督学习。
其他先进方法探讨
集成学习方法
将多个分类器集成在一起，提高模式识别的 准确率和鲁棒性。
半监督学习方法
利用部分有标签数据和大量无标签数据进行 训练，提高模式识别的泛化能力。
特征选择与降维方法
通过特征选择和降维技术降低模式特征的维 度和冗余性，提高识别性能。
迁移学习方法
将在一个领域学习到的知识迁移到另一个领 域，实现跨领域的模式识别。
04
模式识别在实际问题 中应用案例
文字识别技术及应用场景
目标跟踪技术
目标跟踪是在视频序列中跟踪感兴趣目标的位置和运动轨 迹的技术，可应用于视频监控、运动分析、人机交互等领 域。
目标检测与跟踪系统
目标检测与跟踪系统结合了目标检测和目标跟踪技术，实 现了对图像序列中目标的自动检测和持续跟踪，为智能视 频监控和自动驾驶等应用提供了有力支持。
人工智能技术发展现状及未来趋势
人工智能技术发展现状及未来趋势随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐走进人们的日常生活，并在各个领域发挥着重要的作用。
本文将从现状和未来趋势两个方面来探讨人工智能技术的发展。
一、人工智能技术的现状近年来，人工智能技术取得了长足的进步。
在语音识别方面，像苹果的Siri和亚马逊的Alexa等智能助手已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在图像识别领域，人工智能技术能够准确地识别物体、人脸，甚至分析图像中的情绪和微表情。
在自然语言处理方面，机器翻译和智能客服系统已经取得了长足的进步，可以实现准确的翻译和人机对话。
人工智能技术的发展还体现在机器学习和深度学习的领域。
通过自主学习和模式识别，机器可以从海量的数据中提取有用的信息，并自动改进自身的算法和模型。
深度学习技术的推动，使得人工智能在图像识别、自然语言处理等方面取得了突破性进展。
然而，人工智能技术的发展也面临着一些挑战。
首先，隐私问题一直困扰着人们。
随着人工智能技术的应用范围不断扩大，个人信息的泄露和滥用成为了一种可能。
其次，人工智能技术还面临着伦理和道德问题。
例如，面部识别技术在公共场所的应用引发了关于个人权利和自由的争议。
此外，人工智能技术的发展也可能导致智能机器人与人类就业的竞争，带来一定的社会问题。
二、人工智能技术的未来趋势随着人工智能技术的不断发展，未来将呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能技术将在各行各业得到广泛应用。
从医疗保健到金融服务，从交通运输到制造业，人工智能技术将成为提高效率和改善生活质量的重要工具。
例如，自动驾驶技术将逐渐普及，智能医疗设备将助力医疗行业的发展，智能金融系统将提供更加便捷和安全的服务。
其次，人工智能与物联网将相互融合。
物联网技术的迅速发展和人工智能技术的进步将构建一个全球智能化的网络。
通过连接和共享大量的传感器和设备，人工智能技术将更好地理解和分析物联网中的海量数据，为人们提供更加智能和个性化的服务。
另外，人工智能技术的应用将更加注重个人隐私和数据安全。
模式识别
模式识别的研究现状与发展趋势随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。
而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。
模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。
现代模式识别是在 20 世纪 40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。
在更早的时候，已有用光学和机械手段实现模式识别的例子，如在 1929 年Gustav Tauschek 就在德国获得了光学字符识别的专利。
作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析[4]也在电子计算机出现之前提出来了。
1957 年IBM 的C.K. Chow 将统计决策方法用于字符识别[5]。
然而，“模式识别”这个词被广泛使用并形成一个领域则是在 20 世纪 60 年代以后。
1966 年由 IBM 组织在波多黎各召开了第一次以“模式识别”为题的学术会议[6]。
Nagy 的综述[7]和Kanal 的综述[8]分别介绍了 1968 年以前和1968-1974的研究进展。
70年代几本很有影响的模式识别教材（如Fukunaga [9], Duda & Hart [10]）的相继出版和 1972 年第一届国际模式识别大会（ICPR）的召开标志着模式识别领域的形成。
同时，国际模式识别协会（IAPR）在 1974 年的第二届国际模式识别大会上开始筹建，在 1978年的第四届大会上正式成立。
统计模式识别的主要方法，包括 Bayes 决策、概率密度估计（参数方法和非参数方法）、特征提取（变换）和选择、聚类分析等，在 20 世纪 60 年代以前就已经成型。
由于统计方法不能表示和分析模式的结构，70年代以后结构和句法模式识别方法受到重视。
尤其是付京荪（K.S. Fu）提出的句法结构模式识别理论在 70-80 年代受到广泛的关注。
但是，句法模式识别中的基元提取和文法推断（学习）问题直到现在还没有很好地解决，因而没有太多的实际应用。
基于机器学习的模式识别与分类技术研究
基于机器学习的模式识别与分类技术研究随着大数据时代的到来，计算机科学领域中的机器学习技术正在变得越来越重要。
而模式识别与分类作为机器学习技术中的重要部分，也越来越受到人们的关注。
在实际应用中，模式识别与分类技术可以帮助人们有效处理很多信息，例如，图像识别、语音识别、文本挖掘、生物医疗数据分析等。
本文将从机器学习的角度出发，探讨基于机器学习的模式识别和分类技术的研究现状和发展趋势。
一、模式识别与分类技术的概念模式识别与分类技术就是从数据中提取一些特征，并将这些特征用来对数据进行分类的方法。
其主要想法是通过收集一些数据，并为这些数据分配正确标签，以使计算机学习如何将类似数据分类。
模式识别与分类技术的过程主要有以下三个步骤：1. 特征提取2. 特征选择或降维3. 模型训练和测试二、机器学习中的模式识别与分类技术机器学习是一种计算机科学方法，它使用可观察数据来构建智能计算机程序，以自行改善性能。
在机器学习中，模式识别与分类技术通常采用监督学习、无监督学习和半监督学习方法。
监督学习：监督学习是指在训练模型时，计算机对不同类别的数据都有先验的标注（类别），比如在图片识别中，将标注为猫、狗、汽车等。
对于给定的新数据，模型将根据训练数据中的模式进行分类预测。
无监督学习：在无监督学习中，数据是未被标记的，计算机不知道数据的类别，也不知道标记。
这时候，计算机需要对数据进行聚类，以从数据中找出隐藏的模式，类似于“自我发现”。
半监督学习：半监督学习是介于监督和无监督学习之间的一种方法。
它利用标记了的数据，来指导分类未标记的数据，从而提高分类准确度。
三、模式识别与分类技术的研究现状和发展趋势在近年来，深度学习、大数据、云计算等技术的快速发展，使模式识别与分类技术得到了广泛应用。
下面将从三个方面来介绍模式识别与分类技术发展的现状和趋势：1. 深度学习深度学习是机器学习中的一种新方法，它可以从大量数据中自动学习特征，并用这些特征来解决复杂的问题。
模式识别技术的现状与发展
150数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言模式识别是人工智能领域的基础技术，以寻找数据模式作为基本问题，以机器识别和感知为基本结果。
模式识别和机器学习作为基本方法在感知数据之外的数据中也有使用，例如在大量数据中搜索信息的数据挖掘学科。
近年来随着计算机技术的快速发展和算法技术的研究，模式识别技术进入了一个新的高速发展期。
无论是模式识别本身的理论和方法，还是应用场景的拓宽，都取得了长足的发展。
2 模式识别基础理论和方法的研究现状模式识别的基础理论主要包括特征学习、分类器、聚类等，为了达到更好分类的目的，研究目标整体为高效性，鲁棒性的改善。
2.1 分类器分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别 [1]。
分类器最热门的就是现在广泛使用的深度学习算法，在整个人工智能领域都取得了很多应用成果，远超先前相关技术。
其作为一种模式识别分析手段，包括卷积神经网络，递归神经网络和无监督预训练三种方法。
其中经典模型“卷积神经网络模型”灵感是来自视觉系统的结构。
关于深度学习的研究虽然基本理论较为固定，但是一直有着算法性能上的特化和改进，偶尔有优化深度学习架构的尝试。
在深度学习架构的优化中，神经网络作为一种更加强大的模型，能对更加丰富的函数簇建模[2]。
此外，在深度学习大框架模型中，可算性理论研究也很多。
这些研究方法有助于提前估算所选择的具体方法和数据范围，提高了效率。
在研究具体问题时，多种分类器合作结果也是常用的，这种运用方式称之为集成学习，其往往也能得到更好的训练结果[3]。
2.2 聚类聚类基本思想是定一个由样本点组成的数据集，通过聚类分成的簇是一组数据集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异，其作为简化计算和加快收敛方式在研究中很常用。
基于模式识别的图像风格转换技术研究
基于模式识别的图像风格转换技术研究随着社交媒体平台的流行，图像处理技术正在不断发展。
其中，图像风格转换技术已经成为人们关注的焦点。
基于模式识别的图像风格转换技术是近年来的一项重要研究领域。
本文将探讨该技术的基本概念、研究现状、技术特点、应用前景以及未来发展方向。
一、基本概念基于模式识别的图像风格转换技术，顾名思义，就是利用计算机识别图像中的模式，并将其转换成指定的风格。
具体而言，可以将一张风景照片转换成水墨画风格的画作，或将自拍照片变成油画风格的肖像画。
这项技术主要涉及三个方面的知识：模式识别、图像处理、深度学习。
二、研究现状目前，基于模式识别的图像风格转换技术已经成为图像处理领域的重要研究领域。
其中，以深度学习算法为基础的图像风格转换技术已经得到了较为广泛的应用。
诸如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等算法被广泛用于图像风格转换。
同时，一些大型科技公司也在此领域开展了相关研究，如Google、Facebook、NVIDIA等。
三、技术特点基于模式识别的图像风格转换技术具有诸多优点。
首先，该技术可以将图像转换成多样化的风格，满足人们不同的需求。
其次，该技术可以借助人工智能算法实现自动化处理，大大提高了生产效率。
此外，该技术还可以嵌入到各类应用程序中，为用户提供更加丰富多彩的图像体验。
四、应用前景基于模式识别的图像风格转换技术有着广阔的应用前景。
首先，该技术可以被应用到各类社交媒体平台中，为用户提供各种独特的图像效果。
其次，该技术可以被广泛应用于电商平台中，对商品的展示效果进行升级改进。
此外，该技术还可以被应用到数字艺术领域中，为艺术家提供更多创作的灵感和可能性。
五、未来发展方向基于模式识别的图像风格转换技术的未来发展方向十分广泛。
首先，可以针对不同的领域和应用场景研究不同的算法和模型，提高技术的精准性和效率。
其次，还可以引入更多的图像语义知识，增加对图像风格的理解和呈现。
最后，可以将该技术与其它技术结合起来，如虚拟现实、增强现实等，为用户提供更加真实、生动的图像体验。
模式识别技术的现状与发展
模式识别技术的现状与发展
随着科技的发展，模式识别技术在社会中的应用越来越广泛，涵
盖了许多领域，例如金融、医疗、安全等。
模式识别技术能够通过对
大量数据的分析和处理，从中提炼出有用信息，对于决策和问题解决
非常有帮助。
目前，模式识别技术已经进入了成熟阶段，应用场景也
越来越广泛。
在金融领域，模式识别技术已经被广泛应用于股票交易、风险控
制等方面。
通过对历史数据的分析，模式识别技术能够预测股票市场
的走势，指导投资决策。
同时，在银行、保险等领域，模式识别技术
也能够识别欺诈行为，并进行风险评估。
在医疗领域，模式识别技术的应用也越来越广泛。
例如在医学影
像领域，模式识别技术能够自动判断肿瘤的位置、大小、形态等信息，帮助医生进行诊断和治疗。
此外，模式识别技术还被应用于医学数据
的分析和管理，能够识别和预测疾病的发生和传播趋势，提供科学依据。
在安全领域，模式识别技术也有广泛应用。
例如在视频监控领域，模式识别技术能够识别出可疑人物、行为等，快速发现异常事件，并
及时采取措施。
同时，在网络安全、反恐等领域，模式识别技术也能
够有效地识别和应对不良行为。
总之，模式识别技术已经成为现代社会的重要组成部分，其应用
场景也越来越广泛。
随着技术的不断发展，模式识别技术将会得到进
一步完善和优化，为我们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。
表格识别系统国内外研究现状
表格识别系统国内外研究现状字符识别是模式识别中的一个重要分支，OCR[1](Optical Character Recognition)是字符识别的一个主要应用。
OCR技术是一项涉及人工智能、识别、图像处理的交叉性学科。
其中，在图像处理技术方面的研究占很大比重。
早在上世纪五十年代[2]，人们已经开始了对OCR的研究，但由于当时的计算机设备发展还不完善，计算机计算及存储能力有限，因此早期OCR的研究也收到了限制。
随着电子科技技术的不断完善，自80年代起[3]，人们对OCR的研究也越来越广泛，经多年的研究与发展，字符识别技术已有了长足的进步。
表格识别系统作为OCR的一个重要应用，也得到了国内外研究人员的青睐。
306831国外研究现状Paul Hough[4]提出了Hough变化的方法来检索图像中的直线，该方法具有较好的鲁棒性和稳定性，可以分别应对表格虚线、表格线断裂等各种复杂情况，但会受到图形约束，且计算复杂。
Freeman[5]提出了Freeman链码来跟踪目标物体的轮廓，该方法可以很好的得到目标轮廓，并在目标分析、压缩等方面得到推崇。
H. Shin jo[6]等人提出了表格线交叉点分析法提取了表格线，该方法将表格线框中相邻的交叉点归类和匹配，然后构建单元格，能够得到表格线框，但是稳定性较差，且耗时长。
G Pirlo[7]等人提出了滴水算法分割粘连字符的方法，该方法可以较好的分割粘着在一起的两个字符，还可以将倾斜、扭曲的字符分开。
除了在各种算法研究成果外，国外也有许多成功的OCR系统，如美国 Buffalo 分校的文档识别中心（CEDAR）[8]主要研究手写体识别、信封与信件的自动处理等，并开发了智能识别字符、处理表格以及日文文档的系统；美国华盛顿大学的智能系统研究室（ ISL ）[9]开发了用于 OCR 和文档分析与理解算法的CD-ROM 文档数据库（UW-I,UW-II,UW-III）等。
论文网源自2国内研究现状目前国内表格识别系统也得到了广泛应用。
模式识别探究
模式识别探究摘要模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
本文介绍了信息与通信工程中模式识别的基本含义、发展历程、发展现状、技术方法和应用现状，并对当今主流模式识别方法进行介绍和分析。
关键词：模式识别，发展历程，发展现状，应用目录第一章定义 (3)第二章发展历程 (4)第三章发展现状 (5)第四章技术方法 (7)第五章应用现状 (9)第六章总结 (11)参考文献 (12)第一章定义模式是存在于时间、空间中可以观察的事物；或具有时间或空间分布的信息（存在于事物中）。
而模式分类是通过对事物的观察对其某种性质的认识，把样本根据其特征归类。
【1】人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
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模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展,人工智能的应用越来越广泛,其中模式识别是人工智能应用的一个方面。
而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。
模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。
关键词：人工智能，技术，模式识别，前景Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology,the application of a rtificial intelligence is more and more extensive,among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence.And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support,in various aspects have significant progress.Pattern rec ognition has become an integral part of people around.Keywords:Artificial Intelligence,Technology,Pattern Recognition,prospects一，引言如今计算机硬件的高速发展,以及计算机应用领域的不断开拓,人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。
但就一般意义来说,目前一般计算机却无法直接感知它们,我们常用的键盘、鼠标等外部设备,对于这些外部世界显得无能为力。
虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换,并与计算机联机,但由于识别技术不高,而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。
计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的瓶颈,也与其高超的运算能力形成强烈的对比。
于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科———模式识别,便得到迅速发展。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。
二，现状以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解,并借助一定的技术手段,让计算机研究和分析地图上的各种模式信息,获取地图要素的质量意义。
其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。
地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术,是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。
由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁,因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起,被称为现代地图制图的三大技术。
目前,地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。
尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高,科技不过发展的情况下，从事地图模式识别的研究也越来越多。
因此在国内外都有许多政府机构、公司、大学、研究所正在致力于这方面的研究。
例如国内的许多单位也在从事地图模式识别方面的研究,如武汉测绘科技大学的李德仁、陈晓勇的CCD扫描等高线图的自动栅格一矢量转换方法(1991),该课题是国家自然科学基金资助项目。
西安电子科技大学的赵树萝等人承担的“地图的计算机识别、理解与描述”的国家科研任务,其研究成果于1991年通过了技术鉴定。
上海交通大学图像处理与模式识别研究所的余松煌等人承担的国防科工委下达的“地图图形计算机识别”的课题,取得了一定的研究成果,1990年在北京展览了他们所开发的系统。
华北计算技术研究所的方家哄、刘景超的军用地图非线状元素的自动识别(1990)。
近年来,国内也有一些商品化的系统出现,如清华大学的ANNO5.2彩色图形图像创作出版系统，它是以工程图矢量化为核心的图形识别软件，能将各类输入计算机的工程图转换成CAD系统可接受的文件格式,能识别8种线宽,分离圆、圆弧、数字和字符,可做滤波、降噪音、直线提取、圆弧分离和识别图形等,能对扫描输入图像进行拼接和编辑。
以模式识别在气象领域应用，卫星云图在灾害性天气预报中的重要性已成为气象工作者的共识。
如何从云图中提取有用的信息,实现计算机的加工处理,是本系统首先要解决的问题。
我们采用数学形态学与句法模式识别相结合,将云系结构与天气系统联系起来,实现了台风过程不同阶段云系发展演变特征的计算机分析识别。
螺旋云带、密蔽云墙和台风眼是构成近年来计算机据仿真已成为气象领域的一种主要方法,已经取得了不少有价值的成果,如气候成因仿真和厄尔尼诺现象的仿真等。
然而在灾害性天气的仿真中出现了两方面的问题,有些由于情况太复杂..如暴雨..,难于建立合适的仿真数学模型,有些又由于数学模型太复杂,一系列的参数很难设定..如台风..,因而实施有困难,进展不明显。
从实际应用的角度,人们对一些过程发展的细节不一定必须了解,认识和把握某些关键就可以了。
就以台风路径而言,如果能够了解在什么情况台风路径将出现异常、何时将突然转向这样两个关键问题,台风路径的其它问题就显得不那么重要了。
以目标系统模型为基础的计算机定性仿真正好在这种情况下可充分发挥其作用。
模式识别中的一个重要应用是语音识别。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。
其中,中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室,这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。
该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。
语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98％，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。
这些技术已经能够满足通常应用的要求。
由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。
在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。
一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。
人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。
调查统计表明多达85％以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。
当然模式识别所应用的范围不单单只有上面那些，不过从上述的例子应用中不难发现模式识别在我们身边的比重越来越重了。
三，发展趋势人工智能对社会的影响可以通过回答这样两个问题来衡量：人工智能产品对于社会的好处，有多少东西是人工智能的产物。
工业领域尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术。
包括智能设计、虚拟制造、柔性制造、敏捷制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等,这些都大大提高了生产效益。
人工智能对经济和金融的影响,专家系统的广泛使用功不可没。
据估计全世界通过这项技术每年可节省10亿美元以上。
例如,股票商利用智能系统辅助其进行分析、判断和决策,信用卡欺诈检侧系统得到普遍应用。
人工智能也渗透进了人们日常生活,如教育、医疗和通信我们已经亲眼目睹、亲身体会到智能技术给日常生活带来的深刻变化,它使得我们周围无处不在的计算机系统具有灵活而友好的多种智能用户界面,使计算机和人的交流更为容易和自然。
带有嵌入式计算机的家用电器的智能化和自动化,把我们从琐碎的家务劳动中解放出来。
人工智能技术帮助我们进行医疗保健帮助我们丰富儿重教育,帮助我们在浩如烟海的因特网中寻找真实、有用的信息,成为默默无闻的好助手它改变了传统的通信方式语。
还有模式识别在各个领域的应用现在也取得较好的成绩，因此模式识别也别各国重点应用在各个领域当中，方便人们的生活。
以知识为基础的模式识别系统的出现和不断发展,标志着模式识别方法的更加智能化,是日益受到重视的发展方向。
四，结论模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科，教与学的方式值得我们研究和探索。
还可以看出模式识别具有相当大的前景，而且模式识别的应用得到越来越多的人的支持，而且它的成效也十分显著。
因此它也得到各国的重视，正因各个单位集体对人工智能的模式识别给予相关的重视，模式识别技术在现今社会也能快速发展。
当然，现在的模式识别还不算真正完整，不过人类科技的技术是不断发展的，相信总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会，成为我们人类不可或缺的一部分。
模式识别与智能信息处理该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。
研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。
计算智能与智能系统本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。
生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。
该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。
智能信息与控制控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。
在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。
“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。
“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。
“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。