模式识别
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[编辑] 概论
我们把环境与客体统称为“模式”。模式识别的目的是使用计算机等计算工具和数学等科学技术方法来进行模式的自动处理和判读。比如，扫描仪所用的字符识别系统便是一个典型的模式识别案例。模式识别学科的发展，将促进人类社会的自动化水平，并将有可能进一步对人类的社会生活、经济生活与人类社会的结构产生深远的影响。
[编辑] 科学哲学与方法论
由于模式识别的目的是使计算工具具有自动识别客观事物的能力，从而使其展现出某种智能性。但是，模式识别学科研究本身并不参与智能性的讨论，避免过于形而上学与主观认知的争论。
尽管自然界的智能现象（比如人类的大脑）总是可以提供给研究者以种种的灵感，但模式识别学科所重视的并不在智能体本身，而是在自然界的现象。通过对自然界现象内在规律的深入研究，研究者建立合理的数学模型，并实现对自然界现象的认知。换句话说，模式识别并不重构智能体，而是通过（通常）更简单的方式来逼进智能体的能力。
但自然界的现象往往是过于复杂了，以至于很难建立合适的数学模型。在这种情形下，从现象的样本数据出发，来探索现象的内在规律，这导致了一个重要的途径机器学习。
[编辑] 研究方向
[编辑] 系统流程
识别过程与人类的学习过程相似。以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就象老师教我们这个字叫什么如何写记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图象经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。
[编辑] 应用领域
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OCR(Optical Character Recognition),语音识别系统。
[编辑] 目前应用状况
计算机识别的显著特点是速度快，效率高。在某些方面可以取代人工录入。但是在许多问题上，目前的技术与方法水平还无法实用。
