老姆酒

[拼音]：moshi shibie

[英文]：pattern recognition

應用計算機對一組事件或過程進行鑑別和分類。所識別的事件或過程可以是文字、聲音、影象等具體物件，也可以是狀態、程度等抽象物件。這些物件與數字形式的資訊相區別，稱為模式資訊。模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時，開始時無法得知實際的類別數，需要識別系統反覆觀測被識別物件以後確定。

模式識別與統計學、心理學、語言學、電腦科學、生物學、控制論等都有關係。它與人工智慧、影象處理的研究有交叉關係。例如自適應或自組織的模式識別系統包含了人工智慧的學習機制；人工智慧研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特徵抽取環節應用影象處理的技術；影象處理中的影象分析也應用模式識別的技術。

決策理論方法

又稱統計方法，是發展較早也比較成熟的一種方法。被識別物件首先數字化，變換為適於計算機處理的數字資訊。一個模式常常要用很大的資訊量來表示。許多模式識別系統在數字化環節之後還進行預處理，用於除去混入的干擾資訊並減少某些變形和失真。隨後是進行特徵抽取，即從數字化後或預處理後的輸入模式中抽取一組特徵。所謂特徵是選定的一種度量，它對於一般的變形和失真保持不變或幾乎不變，並且只含儘可能少的冗餘資訊。特徵抽取過程將輸入模式從物件空間對映到特徵空間。這時，模式可用特徵空間中的一個點或一個特徵矢量表示。這種對映不僅壓縮了資訊量，而且易於分類。在決策理論方法中，特徵抽取佔有重要的地位，但尚無通用的理論指導，只能通過分析具體識別物件決定選取何種特徵。特徵抽取後可進行分類，即從特徵空間再對映到決策空間。為此而引入鑑別函式，由特徵向量計算出相應於各類別的鑑別函式值，通過鑑別函式值的比較實行分類。

句法方法

又稱結構方法或語言學方法。其基本思想是把一個模式描述為較簡單的子模式的組合，子模式又可描述為更簡單的子模式的組合，最終得到一個樹形的結構描述，在底層的最簡單的子模式稱為模式基元。在句法方法中選取基元的問題相當於在決策理論方法中選取特徵的問題。通常要求所選的基元能對模式提供一個緊湊的反映其結構關係的描述，又要易於用非句法方法加以抽取。顯然，基元本身不應該含有重要的結構資訊。模式以一組基元和它們的組合關係來描述，稱為模式描述語句，這相當於在語言中，句子和短語用詞組合，詞用字元組合一樣。基元組合成模式的規則，由所謂語法來指定。一旦基元被鑑別，識別過程可通過句法分析進行，即分析給定的模式語句是否符合指定的語法，滿足某類語法的即被分入該類。

模式識別方法的選擇取決於問題的性質。如果被識別的物件極為複雜，而且包含豐富的結構資訊，一般採用句法方法；被識別物件不很複雜或不含明顯的結構資訊，一般採用決策理論方法。這兩種方法不能截然分開，在句法方法中，基元本身就是用決策理論方法抽取的。在應用中，將這兩種方法結合起來分別施加於不同的層次，常能收到較好的效果。

模式識別的應用

模式識別可用於文字和語音識別、遙感和醫學診斷等方面。

（1）文字識別：專門識別文字的裝置稱為光學文字閱讀機（見圖）。它的作用是使計算機能直接閱讀文字和資料，而免除人工按鍵輸入步驟。郵件分揀也是一個重要的應用方面。計算機能較準確地識別印刷的（或規整手寫）西文字母和數字，但漢字和草寫字元的識別尚未完全解決。被識別的文字通過訊號接收和前處理，變成數字資訊，通過特徵抽取再與識別字典相比較而得出識別結果。