达优高科 一、模式识别有哪些？
很明显楼上是抄袭的。
我自己写写，拒绝抄袭。
常见的如：
指纹识别（IBM的指纹开锁，指纹门，指纹签到）
车牌识别（违章的时候咔嚓一下，你的车牌就被记录了）
语音识别（苹果sir，语音输入法）
手写体识别（触屏上的手写输入）
虹膜识别（电影里的高级密码锁，虹膜签到）
还有最常见的各大搜索引擎采用的方法也都是模式识别的范例。
图像领域：
图像分类、目标识别（比如雷达图像）、人脸识别（电影里把你的照片输入进去就能找到你的其他信息）
视频领域：
手势识别、目标跟踪、目标识别。
大概这样， 欢迎补充
二、模式识别理论？
模式识别的主要理论
(1)模板匹配理论
该理论认为人的长时记忆中存储着许多由过去生活经验所形成的关于客观事物刺激模式一一对应的微型副本或拷贝，被称为模板。刺激信息进入记忆系统时就与已有的各种模板进行比较，寻找最佳匹配，从而做出对刺激模式的确认和角色刺激模式从而被识别。模式匹配理论的假设要求人脑中存储有足够多的相应模板才能识别一个模式，极大的加重了记忆负担，且与现实生活不符，也无法解释人们在实际知觉的中队模式识别灵活性和变通性。
(2)原型匹配理论
记忆中存储的是原型，原型是指一个类别或范畴的所有个体的概括表征。刺激信息经感觉传入后只需与这种概括化了的原型进行比较并获得最佳匹配之后就可以得到识别。
三、什么是模式识别？
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
四、模式识别是谁的贡献？
傅京孙长期致力于模式识别及其应用研究，对模式识别、图像处理和人工智能等工程学领域的贡献得到国际公认，在基础研究和应用研究方面均做出了里程碑式的贡献。
他先后编辑出版了17本关于模式识别和人工智能的书籍，发表论文报告400多篇。
五、模式识别在机器人中的应用
模式识别在机器人中的应用
模式识别是人工智能领域中的一个重要分支，它在各个领域都有着广泛的应用，包括机器人技术。通过模式识别技术，机器人可以学习和识别各种模式，从而更好地理解和适应周围环境。
在机器人领域，模式识别的应用可以帮助机器人完成各种复杂的任务，例如视觉识别、语音识别、运动规划等。通过识别环境中的模式，机器人可以更准确地感知周围世界，并做出相应的反应。
视觉识别
视觉识别是机器人中常见的模式识别应用之一。通过分析图像和视频数据，机器人可以识别物体、人脸、动作等视觉模式。这种能力可以帮助机器人在自动驾驶、安防监控、医疗影像诊断等领域得到广泛应用。
借助深度学习和神经网络等技术，机器人可以从海量数据中学习并识别各种视觉模式，实现更精准和高效的视觉识别。这种技术的不断发展使得机器人在视觉任务中的表现越来越出色。
语音识别
除了视觉识别，语音识别也是机器人中常用的模式识别技术之一。机器人通过识别语音模式可以理解人类语言并做出相应反应。这种技术被广泛应用于智能助手、智能家居等领域，为用户提供更便捷的交互方式。
随着自然语言处理和深度学习的不断进步，语音识别技术也在不断提升，机器人可以更准确地识别各种语音指令，并做出更智能的回应。这种技术的发展使得人机交互更加自然和便捷。
运动规划
在机器人运动控制方面，模式识别也扮演着重要角色。通过识别各种运动模式，机器人可以更有效地规划自身的运动轨迹，实现更精准和灵活的运动控制。
运动规划技术在工业机器人、服务机器人等领域有着广泛应用，可以帮助机器人完成各种复杂的运动任务，提高工作效率和准确度。通过模式识别技术，机器人可以更高效地应对不同的运动场景和要求。
结语
模式识别在机器人中的应用不仅提升了机器人的智能水平，也拓展了机器人的应用领域。随着人工智能技术的不断发展，模式识别技术将会在机器人领域发挥越来越重要的作用，为我们的生活和工作带来更多便利和可能性。
六、机器人领域涉及的模式识别
机器人领域涉及的模式识别
在当代科技领域中，机器人技术一直处于不断发展和创新的前沿位置。机器人的智能化与自主化水平越来越高，其中模式识别技术的应用日益广泛。模式识别作为一种基础性技术，在机器人领域中发挥着重要作用，为机器人赋予了更高的智能水平，使其能够更好地适应各种复杂环境和任务。
模式识别技术通过对数据进行分析和处理，识别出其中的规律和特征，从而实现对数据的分类、识别和预测。在机器人领域，模式识别技术可以用于视觉识别、声音识别、动作识别等多个方面。通过模式识别技术，机器人可以更准确地感知周围环境，理解人类语言和动作，从而实现更智能、更高效的交互与应用。
模式识别在机器人领域的应用
1. **视觉识别**
视觉识别是机器人应用中最常见也是最重要的一种模式识别技术。通过摄像头等设备获取图像信息，机器人可以通过模式识别技术识别出图像中的物体、人脸、动作等内容，从而实现对周围环境的感知和理解。视觉识别的精准度和速度直接影响着机器人在各种任务中的表现。
2. **声音识别**
声音识别技术在机器人领域也担当着重要角色。机器人通过接收和处理声音信号，可以识别人类语言、环境中的声音信息，甚至可以根据声音特征进行情绪识别和情境感知。声音识别的准确度和鲁棒性是影响机器人交互体验的重要因素之一。
3. **动作识别**
动作识别技术使机器人能够识别和理解人类的动作，并做出相应的反应。例如，在协作机器人中，通过对人类动作的识别，机器人可以实现与人类的协同工作，提高工作效率和安全性。动作识别技术的准确性和实时性对协作机器人的性能至关重要。
模式识别技术的发展趋势
随着人工智能技术的不断进步和应用需求的不断增长，模式识别技术在机器人领域的发展也呈现出一些新的趋势。
1. **深度学习的应用**
深度学习作为一种新兴的模式识别技术，正在逐渐应用到机器人领域中。深度学习强大的特征学习能力和模式识别能力，使得机器人可以更好地理解复杂的数据和场景，提高智能决策的准确性和效率。
2. **联合感知与推理**
随着机器人应用场景的多样化和复杂化，联合感知与推理成为一种重要的模式识别技术趋势。机器人不仅需要能够感知环境中的各种信息，还需要能够基于感知结果进行推理和决策，以实现更智能的交互与行为。
3. **跨模态融合**
跨模态融合是指将不同感知模态的信息进行融合和处理，实现更全面、准确的模式识别。在机器人领域，跨模态融合技术有助于提高机器人的感知能力和决策水平，使其可以更好地适应复杂多变的环境和任务需求。
结语
模式识别技术作为机器人领域中的重要技术之一，为机器人赋予了更高的智能水平和应用价值。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，模式识别技术在机器人领域的发展前景将更加广阔。期待在未来的科技发展中，模式识别技术能够进一步提升机器人的智能化水平，为人类社会带来更多便利与创新。
七、模式识别和分类器的关系？
：模式识别主要是对已知数据样本的特征发现和提取，比如人脸识别、雷达信号识别等，强调从原始信息中提取有价值的特征，在机器学习里面，好的特征所带来的贡献有时候远远大于算法本身的贡献；
模式分类可以理解为对具有了给定特征的样本通过分类器来进行分类，典型的模式分类方法有线性分类器（感知器，Fisher判别）、非线性分类器（BP神经网络、RBF、SVM），现实场景中主要是非线性啦，还有贝叶斯判决、C4.5、随机森林等等等等。
八、化学模式识别的概念？
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
九、模式识别属于什么专业？
模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
1、学科研究范围：模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
2、课程设置：随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论（如分形、混沌等），控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
十、模式识别有什么作用？
模式识别系统，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。模式识别系统各组成单元的功能如下：1）数据获取：利用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，对应于外界物理空间向模式空间的转换。一般，获取的信息类型有以下几种。一维波形：心电图、脑电波、声波、震动波形等。二维图像：文字、地图、照片等。物理参量：体温、化验数据、温度、压力、电流、电压等。2）预处理：对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪，加强有用信息。3）特征提取：由信息获取部分获得的原始信息，其数据量一般相当大。为了有效地实现分类识别，应对经过预处理的信息进行选择或变换，得到最能反映分类本质的特征，构成特征向量。其目的是将维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间。4）分类决策：在特征空间中用模式识别方法（由分类器设计确定的分类判别规则）对待识模式进行分类判别，将其归为某一类别，输出分类结果。这一过程对应于特征空间向类别空间的转换。5）分类器设计：为了把待识模式分配到各自的模式类中，必须设计出一套分类判别规则。基本做法是收集一定数量的样本作为训练集，在此基础上确定判别函数，改进判别函数和误差检验。模式识别的关键是解决如何利用计算机进行模式识别，并对样本进行分类。执行模式识别的基于计算机的系统（可以是台式机、笔记本电脑或基于单片机、DSP和ARM等有计算能力的系统）称为模式识别系统。
