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模式识别是指利用计算机通过数学技术方法对各种形式的信息进行处理和分析，以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。这一领域起源于十九世纪五十年代，经历了在二十世纪七八十年代的风靡时期，如今仍然是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别主要应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等领域。
模式识别也被称为模式分类，涉及抽象和具体两种形式的模式。抽象模式包括意识、思想、议论等，而具体模式涉及地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等。该领域的理论和方法涉及生理学、心理学、生物学以及数学、信息学和计算机科学等多个学科领域。
市场上可见的代表性产品包括光学字符识别和语音识别系统。计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高，未来有望完全取代人工录入。这一过程类似于人类的学习过程，其中光学识别可以通过处理汉字图像，提取主要表达特征并将其与汉字的代码存储在计算机中。
在模式识别中，一些基本概念包括模式、模式识别、样本、样本集、类别、特征、已知样本和未知样本。模式识别的主要方法可以基于知识和基于数据两大类。基于知识的方法依赖于人们已知的关于研究对象的知识，通过建立计算机推理系统对未知样本进行推理决策其类别。而基于数据的方法则依赖于事先提供的样本数据，通过学习这些数据的模式来进行分类。
总体而言，模式识别是一门涉及多学科的领域，通过数学技术和计算机方法来模仿人脑对现实世界进行描述、分类、判断和识别的过程。
