模式识别技术简介

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　　模式识别是对图像或各种物理对象的分类与描述的技术，在机器视觉中具有广泛的应用，涉及到图形、图像和文字的识别，也涉及到有形物体的测量、分类与描述。
　　图象处理、模式识别和计算机图形学的相互关系如下图所示：


　　模式识别的方法，即数据聚类、神经网络、统计分类和结构(句法)模式识别。用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述(如统计纹理)为基础的;结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串)，通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类，这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。
　　模式识别的应用非常广泛，目前技术比较成熟的有文字识别(手写汉字输入、票据自动识别和处理等)和语音识别(主要用于语音输入、自动翻译、声音识别等)、生物特征与生物信息处理(包括指纹识别、声音识别、人脸识别、虹膜识别、笔迹识别、步态识别等个人身份鉴定技术)、视觉与图像分析(用于农作物估产、资源勘察、气候预报和军事侦察等)等几类。
　　钥匙识别实例


　　印刷体字符识别


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