模式识别发展及现状综述
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。
自动识别技术发展现状
自动识别技术发展现状自动识别技术是指利用计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术实现对文字、图片、声音等媒体数据的智能识别和处理。
随着人工智能和大数据等技术的发展，自动识别技术得到了广泛应用和快速发展。
以下是自动识别技术发展现状的几个方面：一、计算机视觉技术：计算机视觉技术主要应用于图片和视频的自动识别。
通过深度学习、卷积神经网络等技术，计算机能够自动识别图片中的目标物体、人脸特征、文字等，并实现自动分类、自动标注等功能。
同时，计算机视觉技术还被应用于无人驾驶、人脸识别、图像搜索等领域。
二、语音识别技术：语音识别技术可以将语音转化为文字的形式，实现对语音数据的自动识别和处理。
随着深度学习等技术的应用，语音识别技术取得了显著进展，具备了较高的准确率和实时性。
语音识别技术已经广泛应用于智能音箱、语音助手、语音翻译等场景，并且正在逐步渗透到更多领域，如医疗、教育、游戏等。
三、自然语言处理技术：自然语言处理技术可以对文本数据进行智能分析和处理，实现对自然语言的自动理解和回答。
通过自然语言处理技术，计算机可以实现智能问答、文本分类、情感分析等功能。
自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、智能搜索、信息推荐等场景，并在机器翻译、自动摘要、知识图谱等方面取得了重大突破。
四、人机交互技术：人机交互技术是实现人与计算机、机器之间交流和互动的技术。
随着自动识别技术的发展，人机交互技术也在不断创新和完善。
虚拟现实、增强现实技术的兴起，使得人机交互越来越丰富多样化，提供了更加直观、沉浸式的交互体验。
同时，手势识别、眼动识别等新兴技术也在拓展人机交互的边界。
总体来说，自动识别技术在不同领域取得了显著进展，得到了广泛应用。
然而，仍然存在一些挑战和问题，比如对复杂场景的识别能力有待提升，对隐私保护的要求日益增加等。
因此，未来需要进一步加大研发力度，促进自动识别技术的创新和应用，以满足人们对智能化、便利化的需求。
模式识别技术在医学图像处理中的应用
模式识别技术在医学图像处理中的应用随着人工智能和数据处理技术的迅猛发展，模式识别技术在医学图像处理中的应用也越来越广泛。
模式识别技术能够自动分析和识别医学图像中的不同结构和特征，从而提高医生的诊断准确性和效率。
本文将介绍模式识别技术在医学图像处理中的应用现状和未来趋势。
一、什么是模式识别技术？模式识别技术是指通过计算机程序学习识别模式和规律的方法。
在医学图像处理中，模式识别技术可以通过学习和分析医学图像中的特征和结构，自动识别并分类不同类型的组织和病变。
模式识别技术主要包括分类、聚类、降维等算法，可以根据不同领域和应用，选择适合的算法和模型进行医学图像分析。
二、模式识别技术在医学图像处理中的应用现状1. 肿瘤诊断肿瘤的早期诊断对患者的治疗和康复至关重要。
传统的肿瘤诊断主要依靠医生根据医学图像进行判断，但是由于肿瘤形态和位置的复杂性，诊断难度较大。
近年来，利用模式识别技术对医学图像进行分析和诊断的方法得到了广泛的应用。
例如，可以通过模式识别技术自动检测和诊断乳腺癌、肺癌等，从而提高准确性和效率。
2. 心脏病诊断心脏病在现代社会中呈现出愈发严重的趋势。
心脏病的复杂性和多样性是诊断和治疗的主要挑战之一。
而通过模式识别技术对心脏病医学图像的分析和诊断，可以帮助医生准确地评估心脏病的类型和严重程度。
例如，可以利用模式识别技术对心脏病的心血管系统进行分析和诊断，从而判断病情的积极和消极情况。
3. 脑部疾病诊断脑部疾病的复杂性和多样性常常使诊断变得十分困难，而这是一件非常危险的事情，因为不能及时发现的病情可能会造成严重的后果。
现代医学技术和模式识别技术的结合可以帮助医生从医学图像中读取和分析脑部疾病的结构和特征。
例如，可以利用模式识别技术对脑卒中、脑白质病、脑瘤等进行诊断和分类，从而及时发现疾病并选择正确的治疗方案。
三、模式识别技术在医学图像处理中的未来趋势随着科技的不断进步和千禧一代的崛起，人工智能、大数据、云计算等新技术为医学图像处理的发展带来了更多的机会和挑战。
模式识别在门禁系统中的应用现状
模式识别在门禁系统中的应用现状摘要:人脸识别技术作为模式识别技术之一,在现代自动智能门禁控制系统中应用广泛。
本文主要介绍了人脸识别技术的发展现状,主要原理和技术特征,并搭建了一套基于ARM处理器的人脸识别平台设备。
关键词:人脸识别模式识别门禁系统随着现代科学技术的发展,模式识别技术在门禁安防系统中的应用越来越广阔。
在门禁安防系统中,模式识别(即计算机图像辨识与处理技术)主要应用有人脸识别,指纹识别,车辆牌照识别等方面。
本文重点介绍人脸识别在现代门禁安防系统中的应用。
人脸识别是指利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。
人脸作为人类最重要的表达器官,可以向我们提供重要的信息,如性别、种族、情绪、年龄和性格等等,因此人脸识别技术也就必然成为人机交互的重要手段。
在现代科学中,人脸识别的研究已经成为众多学科中的热点问题,计算机技术的发展为人脸识别技术的研究提供了高效的工具。
使用计算机模拟人类大脑的认知过程和相关算法使得人脸识别技术才得以飞速发展,并产生了一系列卓著的成果,在社会各个方面得到了广泛应用,如银行和军事重地的自动门禁系统和监视系统、用于公共安全的嫌疑人识别系统、以及电子商务的网络在线验证、计算机安全防护以及三维动画技术等等。
1 人脸识别在门禁系统应用的基本原理作为生物特征识别技术的一个分支,人脸识别技术在智能门禁系统中,有着重要的应用。
通过人脸识别系统的验证,可以判断用户是否是可以进入,大大增加重要场所的安全性。
以2008年北京奥运会入场时采用的人脸识别系统为例。
该系统事先获取入场券持有者的人脸照片,并提取人脸特征,然后将这些特征输入数据库。
在入场券持有人进入现场时,摄像头会对入场券持有者进行人脸图像采集,并与数据库中的数据进行对比,从而实现人脸身份识别。
以保证场馆的安全。
人脸识别属于生物认证方式。
人脸识别的优势在于其自然性和不被检测个体察觉的特点,这是其他认证方法所无法比拟的。
模式识别技术研究及应用现状分析
模式识别技术研究及应用现状分析随着人工智能技术的发展，模式识别技术逐渐成为研究热点。
所谓模式识别，是指通过对大量数据进行学习和分析，从中提取出特征并建立相应的数学模型，最终实现对未知数据的自动识别和分类。
在现代科技、医学、工业、军事等领域，模式识别技术已经得到了广泛应用。
本文将主要从技术原理、应用领域和发展趋势三个方面阐述模式识别技术的研究及应用现状。
一、技术原理模式识别技术主要包括特征提取、模型建立和分类判别三个步骤。
其中，特征提取是模式识别的关键，它通常是通过对数据进行处理和转换，选取最具代表性的特征来描述数据集。
常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、主成分分析等。
模型建立是指根据所选取的特征，构建合适的数学模型，通常采用人工神经网络、支持向量机、决策树等算法。
分类判别是指将未知数据样本归入已知类别的过程，在实际应用中，通常需要通过学习训练样本进行分类器的训练和调优。
二、应用领域模式识别技术在各个领域的应用日益广泛。
以下主要介绍几个领域。
1.医学领域医学影像诊断是目前医学领域中最重要的应用之一。
基于模式识别技术的医学影像分析能够实现对肿瘤、心脏、神经等疾病的诊断和治疗。
此外，模式识别技术还常被用于分析生物信号，如心电图、脑电图、眼电图等，从中提取出有助于诊断的特征。
2.金融领域金融风险控制是模式识别技术在金融领域中的重要应用之一。
基于模式识别技术的风险管理模型能够实现对信用风险、市场风险、操作风险等各种风险的监测和控制。
此外，模式识别技术还可以对市场和投资进行预测和分析，帮助投资者制定出最优化的投资策略。
3.智能制造领域智能制造是将物联网、云计算、大数据等技术应用于制造业的转型升级。
模式识别技术在智能制造中的应用主要包括工业设备故障诊断、工业自动化控制、产品质量检测等。
通过应用模式识别技术，能够实现对制造过程中各环节的监控和自动化控制，从而提高制造效率和产品质量。
三、发展趋势随着数据量的不断增加和计算能力的提高，模式识别技术将有望迎来更广泛的应用。
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。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
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
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述
目前，模式识别已经成为数据处理和分析技术中一个重要的组成部分，它在不同的应用领域中得到了广泛的应用，比如生物识别，自动机器人，
语音识别等。
模式识别是一种使机器获得能力，以识别和理解事物的能力，它把视觉，听觉，触觉等信息的处理过程变成可实现的机器任务，从而从
大量的信息中提取有用的信息，达到其中一种有意义的目的。
模式识别的研究有着悠久的历史，其发展历程大致可分为四个阶段：
传统模式识别，统计机器学习、深度学习和智能，每一阶段都为模式识别
技术的发展奠定了基础。
传统模式识别可以追溯到1900年以前，主要是通过规则来识别特征
或分类样本。
在传统模式识别阶段，主要有基于特征的模式识别、基于模
型的模式识别和基于结构的模式识别。
基于特征的模式识别主要是提取具
有代表性的特征，并根据特征判断类别之间的差异；基于模型的模式识别
则是根据建立的模型，通过最小二乘法或最小化误差函数，识别特征；基
于结构的模式识别则是抽取数据中的空间结构特征，从而实现类样本的聚
类分离。
随着计算机处理速度的不断提高，统计机器学习技术也取得了很大的
进展。
毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]
![毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd8d79527d3240c8547ef9b.png)
毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理，模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。
实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别，在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器，由计算机自动调整神经网络中各个权值，达到水果种类识别的自动化。
数字图像处理对源位图进行了加工，是特征提取的基础。
数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。
其中，二值化采用了基本自适应门限的方法。
模式识别包括了特征提取和分类器的设计，是种类识别的关键。
特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。
分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现，具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练，并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。
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。
电子信息工程中的图像处理与模式识别技术研究综述
电子信息工程中的图像处理与模式识别技术研究综述1. 引言图像处理与模式识别技术是电子信息工程中一项重要的研究领域。
随着科技的不断进步，图像处理与模式识别技术在各个领域都得到了广泛应用。
本文将对电子信息工程中的图像处理与模式识别技术进行综述，探讨其研究现状和未来发展方向。
2. 图像处理技术2.1 数字图像的获取与存储数字图像的获取是图像处理的前提，本节将介绍各种数字图像获取的方法以及图像的存储方式。
2.2 图像增强与滤波图像增强是提高图像质量的关键步骤，本节将介绍图像增强的常见方法以及滤波技术在图像处理中的应用。
2.3 图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为不同区域的过程，本节将介绍图像分割的常用算法以及特征提取的方法。
2.4 图像压缩与编码图像压缩与编码是降低图像数据量的关键技术，本节将介绍常用的图像压缩与编码算法。
3. 模式识别技术3.1 模式识别的基本概念本节将介绍模式识别的基本概念，包括模式识别的定义、分类以及模式识别系统的一般框架。
3.2 特征提取与选择特征是模式识别中的关键要素，本节将介绍特征提取的方法以及特征选择的技术。
3.3 模式分类与识别模式分类与识别是模式识别技术的核心，本节将介绍常用的模式分类与识别算法。
3.4 监督学习与无监督学习监督学习和无监督学习是模式识别中常用的学习方法，本节将介绍监督学习和无监督学习的原理及应用。
4. 图像处理与模式识别在电子信息工程中的应用4.1 视觉传感技术图像处理与模式识别技术在视觉传感技术中得到了广泛应用，本节将介绍视觉传感技术在机器视觉、无人驾驶等领域的应用。
4.2 医学影像处理医学影像处理是电子信息工程中的重要应用领域，本节将介绍医学影像处理中图像处理和模式识别技术的应用。
4.3 安防监控与人脸识别安防监控和人脸识别是电子信息工程中常见的应用场景，本节将介绍图像处理和模式识别技术在安防监控和人脸识别中的应用。
5. 图像处理与模式识别技术的挑战与展望虽然图像处理与模式识别技术在各个领域都得到了广泛应用，但仍面临着一些挑战。
模式识别的发展历程
模式识别的发展历程模式识别是指通过对现实世界中的信息进行观察、分析和处理，从中提取出有用的模式和规律，用于解决问题和做出决策的技术和方法。
它广泛应用于计算机视觉、语音识别、图像处理、机器学习等领域。
模式识别的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
当时，人们开始意识到利用计算机来处理图像和声音可以帮助人类更好地理解和解释现实世界。
于是，一系列早期的模式识别方法被提出。
在最早的阶段，模式识别主要依靠人工特征提取。
人们通过手工定义一些具有区分度的特征，然后将这些特征与待识别的模式进行匹配。
这种方法对于简单的问题可以取得不错的效果，但对于复杂的模式和大规模数据的处理较为困难，并且依赖人工经验。
随着计算机处理能力的提高和机器学习算法的发展，模式识别进入了一个新的阶段。
机器学习是一种通过训练和优化模型来自动识别和分类模式的技术。
它不再依赖于手工特征，而是通过从数据中学习特征和规律。
常见的机器学习方法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
随着深度学习技术的兴起，模式识别迎来了一个巨大的突破。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的算法，通过多层次的处理单元来自动抽取特征。
它的优势在于可以处理大规模数据和复杂的模式，取得了在图像识别、语音识别等领域的重大突破。
除了传统的模式识别方法外，近年来还涌现出一些新的研究方向。
例如，基于感知认知和情感的模式识别引入了情感分析、人机交互等元素，使得模式识别更加接近人类的认知过程。
此外，融合多模态信息的模式识别、时间序列模式识别等方向也受到了广泛关注。
总之，模式识别经历了从依赖人工特征提取到机器学习和深度学习的发展历程。
随着技术的成熟和应用的深入，模式识别在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
未来，我们可以期待模式识别在更多领域的应用，为人类带来更多的便利和创新。
总结起来，通过模式识别的不断发展，我们能够更好地利用计算机技术来分析和理解现实世界中的信息，为人类解决问题和做出决策提供有力支持。
像识别与模式识别
像识别与模式识别在计算机科学领域中，图像识别和模式识别是两个相关但又有所区别的概念。
图像识别是指通过计算机技术来识别和理解图像中的内容或特征，而模式识别则是指通过计算机技术来识别和分类一系列相似的事物或模式。
本文将探讨图像识别和模式识别的定义、应用和发展现状。
一、图像识别的定义与应用图像识别是一项涉及计算机视觉和人工智能的技术，旨在通过分析和理解图像的视觉特征来对图像进行分类、识别和理解。
图像识别的应用非常广泛，例如人脸识别、车牌识别、手写体识别等。
这些应用都基于图像识别技术，可以帮助实现自动化、智能化和高效化的工作流程。
1.1 人脸识别人脸识别是图像识别中的一项重要应用。
它可以通过分析图像中的脸部特征来进行身份识别或验证。
人脸识别技术被广泛应用于安全领域，例如人脸解锁、人脸支付等，也被应用于社交娱乐领域，例如人脸表情识别、人脸变换等。
1.2 车牌识别车牌识别是指通过分析图像中的车牌特征来进行车辆识别和记录。
它广泛应用于交通管理、出入口控制、追踪监控等领域。
车牌识别技术可以帮助提高交通管理的效益和安全性。
1.3 手写体识别手写体识别是指通过分析图像中的手写字迹特征来进行文字识别和转换。
手写体识别技术在文字识别、自动笔记、自动化文书处理等方面有着广泛的应用。
它可以将手写文字快速转换为电子格式，提高工作效率和准确度。
二、模式识别的定义与应用模式识别是一种通过计算机技术对事物或模式进行分类和识别的方法。
它可以通过分析和学习一系列样本数据来建立分类模型，从而对未知数据进行分类和预测。
模式识别的应用范围非常广泛，例如声音识别、语音识别、手势识别等。
2.1 声音识别声音识别是指通过分析和识别声音波形特征来识别和理解声音的内容。
声音识别技术被广泛应用于语音助手、语音识别、音乐识别等领域。
它可以让计算机能够听懂和响应人类的声音指令，实现人机交互的智能化。
2.2 语音识别语音识别是指通过分析和理解语音信号的声学和语言特征来进行语音内容的识别和转换。
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。
人脸识别技术在智能门禁中的发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术在智能门禁中的发展现状与未来趋势分析人脸识别技术作为一种生物识别技术，近年来在智能门禁领域得到了广泛应用。
它使用摄像头采集个体的面部图像，并通过图像处理和模式识别算法，将采集到的面部图像与已有数据库中的图像进行比对，从而实现对个体身份的识别。
下面将分别从技术发展现状和未来趋势两个方面来进行探讨。
技术发展现状：目前，随着计算机视觉和模式识别技术的不断进步，人脸识别技术在智能门禁系统中取得了一系列突破。
首先，人脸检测和定位技术得到了大幅提升。
传统的人脸识别技术对摄像头的拍摄距离、角度、光线等要求较高，但现在的人脸检测和定位技术已经实现了对多视角、多光照条件下的人脸进行准确快速的检测和定位。
其次，特征提取和匹配算法得到了极大的改进。
传统的人脸识别技术主要基于人脸的结构特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，进行特征提取和匹配。
然而，这种方法容易受到光线、角度和表情等因素的影响，导致识别准确率较低。
近年来，基于深度学习的人脸识别技术逐渐兴起，通过神经网络自动学习提取人脸图像的高级特征，极大地提升了人脸识别的准确性和鲁棒性。
再者，智能门禁系统的硬件设备也在不断创新。
传统的门禁系统主要采用刷卡、密码等方式进行身份验证，但这些方式易受到冒用或遗失的风险。
而采用人脸识别技术后，只需通过一次面部采集和注册，就可以实现真实、便捷、安全的身份验证，大大提升了门禁系统的安全性和用户体验。
未来趋势分析：随着人脸识别技术的不断发展，智能门禁领域将迎来更多应用和创新。
首先，人工智能与人脸识别技术的结合将进一步提升门禁系统的智能化水平。
通过将人脸识别技术与深度学习、机器学习等技术相结合，可以实现智能门禁系统自动学习用户的行为特征，不断优化身份验证结果，提供个性化和更加便捷的服务。
其次，人脸识别技术在安防领域的应用也将继续扩展。
现今，人脸识别技术已经广泛应用于公共安全领域，例如机场、车站等场所的安检系统，但仍存在一些挑战，如夜间或低光照环境下的人脸识别等。
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。
模式识别文献综述
模式识别基础概念文献综述一．前言模式识别诞生于20世纪20年代。
随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。
在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。
经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。
模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。
按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。
二．模式识别基本概念<一>.模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。
因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。
一般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部分组成，如图1-1所示。
观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决图1-1模式识别系统的组成框图<二>.线性分类器对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。
对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。
对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数可以只有一个。
既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。
人工智能中的图像处理与模式识别技术分析
人工智能中的图像处理与模式识别技术分析随着人工智能技术的快速发展，图像处理与模式识别成为人工智能应用中的重要领域。
图像处理和模式识别技术的进步不仅给传统图像处理领域带来了革命性的变化，也为人工智能应用提供了更广阔的发展空间。
本文将深入探讨人工智能中的图像处理与模式识别技术的现状和未来发展趋势。
一、图像处理技术在人工智能中的应用图像处理是人工智能技术中非常重要的一个环节，它使用计算机算法对图像进行数字化和分析处理。
图像处理技术在人工智能中的应用有很多，包括图像识别、图像分类、图像分割等。
1. 图像识别图像识别是图像处理技术中的核心应用之一。
通过对图像中的特征进行提取和分析，图像识别技术可以实现对输入图像的自动识别和分类。
在人工智能应用中，图像识别技术广泛应用于人脸识别、物体识别、字符识别等领域。
例如，在安防领域，人工智能技术可以通过图像识别技术实现对可疑人物的自动识别和报警。
2. 图像分类图像分类是将图像划分到不同的类别中的过程。
图像分类技术通过提取图像特征，使用机器学习和深度学习算法，将输入图像与已知类别的图像进行对比，从而实现对图像的分类。
在人工智能应用中，图像分类技术广泛应用于无人驾驶、医学诊断等领域。
例如，无人驾驶汽车可以通过图像分类技术实现对道路、交通标志和行人的识别，从而做出相应的驾驶决策。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域具有不同的特征和语义含义。
图像分割技术可以通过图像中的边界信息、颜色信息、纹理信息等特征对图像进行分割。
在人工智能应用中，图像分割技术广泛应用于医学影像、智能交通等领域。
例如，在医学影像领域，图像分割技术可以帮助医生准确分割病灶区域，从而提高诊断的准确性和效率。
二、模式识别技术在人工智能中的应用模式识别是指对给定的输入数据进行分类或标识的过程。
模式识别技术通过对输入数据中的特征进行分析和提取，从而实现对输入数据的识别和分类。
在人工智能中，模式识别技术被广泛运用于自然语言处理、声音识别、手写体识别等领域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模式识别发展及现状综述xxx（xxxxxxxxxxxxxxxxxxx）摘要[摘要]：通过对模式识别的发展及现状进行调查研究，了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用，极大的推动了人工智能系统的发展，同时扩大了计算机应用的可能性。
模式识别的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式识别的发展趋势。
[关键词]：模式识别;模式识别的应用Abstract[Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition.[keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications1前言模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。
什么是模式和模式识别呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。
而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。
经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。
模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。
本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍，并对模式识别的发展趋势进行展望。
2模式识别2.1模式识别系统一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。
有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法，与此相对应的模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。
2.2模式识别的一些基本问题。
关于模式识别的一些基本问题主要包括模式类的紧致性、相似与分类、特征的生成。
a模式类的紧致性为了能在某个空间中进行分类，通常假设同一类的各个模式在该空间中组成一个紧致集。
从这个紧致集中的任何一点可以均匀的过度到同一集中的另外一点，而在过渡途中的所有各点都仍然属于这个紧致集即属于同一模式类。
此外当紧致集中各点在任意方向有某些不大的移动时它仍属于这个集合。
b相似与分类模式识别是把具体事物归入某一类的过程。
研究相似与分类这样的认知基本问题，有助于更深入的理解模式识别。
c特征的生成特征是决定相似性与分类的关键。
为了通过学习获得新的特征，我们需要充分的底层次特征。
如果低层次特征足够丰富，通过选择和简单的运算就可以得到高层次的新特征，同时新特征又可以成为更高层次特征的基础。
3模式识别的现状由于模式识别具有广泛的应用价值和发展潜力，因次模式识别受到了人们极大的重视。
尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高,科技不断发展，从事模式识别的研究的人员也越来越多。
因此在国内外都有许多政府机构、公司、大学、研究所等正在致力于此领域的研究当中。
目前模式识别已经在天气预报、卫星航空图片解释、工业产品检测、字符识别、语音识别、指纹识别、医学图像分析、数字水印技术等许多方面得到了成功的应用。
比较成熟的模式识别技术如下所述。
3.1语音识别技术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。
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量，然后每年以超过30%的速度增长。
3.1.1模式识别在语音识别应用中的方法。
目前出现的语音识别技术都是基于言语产生的模型，各种模板匹配、多模板聚类、隐含马尔可夫链、神经网络模型等被广泛应用，目前在语音识别领域非常活跃的课题为稳健语音识别、说话人自适应技术、大词汇量关键词识别算法、语音识别的可信度评测算法、基于类的语言模型和自适应语言模型以及深层次的自然语言的理解。
3.2生物认证技术生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。
人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。
国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。
3.2.1模式识别在生物认证技术应用中的方法。
由于化学模式识别对高维数据具有降维、分类和识别等特点，所以在生物认证中得到了广泛的应用。
其主要包括主成分分析、聚类分析、人工神经网络和SIMCA分类法。
3.3数字水印技术90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。
IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
数字水印技术是将一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体（包括多媒体、文档、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。
通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
4模式识别的发展趋势通过对近几年的学术研究进行总结分析可以清楚了解到模式识别在近几年的发展极为迅速，并且以模式识别为基础大力推动了人工智能的发展，并且应用方向越来越广泛。
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，因此模式识别在以后的发展中会被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。
5结语模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们在现拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
参考文献1赵志宇模式识别系统的工作原理及发展趋势[J].科技风,2010.2刘迪模式识别综述[J].黑龙江科技信息,2012.3王岚，陈晶，王睿，卢小泉几种模式识别方法在生物信息中的应用[J].计算机与应用化学，20074杨海峰，张德祥模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用[J].合肥学院学报（自然科学版）20095霍桂利现代模式识别发展的研究与探索[J].河北广播电视大学学报20126斯芸芸嵌入式语音识别系统的设计与实现[J].重庆大学20127李冬梅基于人工神经网络和模式识别方法的地震序列类型早期预测研究[J].中国地震局兰州地震研究所20128Soong F K.A Vector Quantization Approach to Speaker Recognition[C]//Proc of ICASSP-85,Tampa:IEEE,1985:387-390。