模式识别技术？模式识别具体是怎么定义的，主要研究方向是什么？

图案识别是在大量信息和数据的基础上，在专家经验和现有知识的基础上，利用计算机和数学推理方法，对形状、图案、曲线、数字、字符格式和图形进行自动识别。 过程。

模式识别包括两个相互关联的阶段，即学习阶段和实现阶段。前者是对样本进行特征选择，寻找分类规则，后者是根据分类规则对未知样本集进行分类识别。广义的模式识别属于计算机科学中智能模拟的研究范畴，其内容非常广泛，包括声音和语言识别、文本识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片和图片分析、化学模式识别等。计算机模式识别使部分脑力劳动自动化。

模式识别——对表征事物或现象的各种形式的（数字、文本和逻辑）信息进行处理和分析以描述、识别、分类和解释事物或现象的过程，是信息科学和人工科学的重要组成部分。智能。

模式也可以分为抽象形式和具体形式。前者，如意识、思想、讨论等，属于概念识别研究范畴，是人工智能的另一个研究分支。我们所指的模式识别主要是指语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三维物体和场景，以及可以通过物理、化学和生物传感器测量的各种物体。对特定模式进行分类和识别。

模式识别问题是指对一系列过程或事件的分类和描述。具有某些相似属性的过程或事件被归为一类。模式识别问题一般可以采用以下方法进行分析处理。

统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论启发的一种识别方法。它一般假设被识别的物体或特征提取向量是一个符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将在特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含所有的特征向量，不同的特征向量，或者不同类别的对象对应空间中的一个点。在分类阶段，利用统计决策原理对特征空间进行划分，从而达到识别具有不同特征的物体的目的。应用于统计模式识别的统计决策分类理论比较成熟，研究重点是特征提取。

人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是不需要对识别的物体进行过多的分析和理解，具有一定的智能处理特点。

句法结构模式识别：句法结构模式识别侧重于对待识别对象的结构特征的描述。

在上述算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，广泛应用于图像模式识别。

模式识别研究主要集中在两个方面，即如何研究对象（包括人）如何感知对象，属于认知科学范畴，以及如何利用计算机实现模式识别的理论和方法在给定的任务下。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者是近几十年来通过数学家、信息学专家和计算机科学的努力取得了系统的研究成果。

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