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。

　　什么是模式和模式识别？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)。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。

　　模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(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。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。

　　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。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息，对计算机进行训练，从而制定判别标准，以期对待识别模式进行分类。

　　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。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。

　　模式识别的应用包括文字识别，语音识别，指纹识别等。

　　模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

　　模式识别(pattern recognition)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。

　　模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

　　应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

　　模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。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,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

　　“模式识别”是用机器模拟人类识别事物的技术。它是信息科学的一个分支,是人工智能学科的一个重要组成部分。

　　早先的模式识别主要是从数学理论上去研究和分辨事物的特征。在电子计算机发明以后,实现了用机器代替人作识别工作。电子计算机是能代替人进行模式识别的理想设备,因此,现在的模式识别技术主要是利用电子计算机技术来实现数学理论上的分析和计算。

　　模式识别是一门通用的学科。在电信方面,它应用于话音控制的电话拨号、自动回答用户查询以及对指定的讲话人进行话音自动识别等。除此,它在医疗、国防、公安等部门也都有广泛的应用。例如,用于身份识别的虹膜识别系统、指纹自动识别系统、话音识别机、文字阅读器等都已是成熟的产品。智能计算机、智能机器人等也将随着模式识别技术的发展而达到更高的水平。

　　模式识别还可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

　　①文字识别

　　汉字已有数千年的历