模式识别技术的特点是什么，模式识别技术的特点

很多朋友对模式识别技术的特点是什么，模式识别技术的特点不是很了解，六月小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

模式识别技术的优势模式识别技术类似于人类认知和识别的特征，生物信息的特征相当于人的真实姓名。(1)类似于人类的认知和识别。模式识别技术有其自身的特点。通过测量和比对生物特征信息，可以判断样本是否与预留模板一致。模式识别技术的这一特点类似于人的识别。(2)相当于一个人的真实姓名。

人类的生物特征与人类紧密相连，密不可分。用模式识别等生物特征对人类进行身份认证，就像鉴定对方姓名与其生物信息特征是否一致，以及核对人类生物信息的合法物证。比如，指纹是法定物证。模式识别技术的缺点模式识别技术存在“拒识率”和“误识率”的缺陷，有效采样获得的特征点少，容易造成认证误判。(1)拒识率和误识率。

模式识别是对生物特征信息进行测量，获取相关数据，然后统计样本与预留模板数据的一致性，通过比较设定阈值的误差，达到分析判别的目的。这种阈值的统计识别特性使得传统的模式识别技术存在“拒识率”和“误识率”的缺陷。如果匹配阈值分值大，“拒绝率”会增加；如果匹配阈值分数小，“误识率”也会增加。(2)限制特征点的数量。

模式识别是对生物特征信息进行测量，然后统计样本与预留模板的一致性，再通过比较设定阈值的误差来达到分析判别的目的。

本节有一个重要前提，即模式识别是基于一定采样点的生物特征信息的测量。模板和样板的有效采样点少于一定数量，通过比较设定阈值误差无法达到分析判别的目的。传统的人脸识别由于有效采样的特征点少且容易造成误判而无法广泛应用。

模式识别研究方向模式识别常被称为模式分类。从问题的性质和解决问题的方法来看，模式识别可以分为监督分类和非监督分类。两者的主要区别在于是否事先知道每个实验样本的类别。

一般来说，监督分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是有难度的，因此有必要研究非监督分类。

模式也可以分为抽象形式和具体形式。前者如意识、思维、讨论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能研究的另一个分支。我们所说的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电、图片、照片、文字、符号、生物传感器等物体的特定模式进行识别和分类。

模式识别的研究主要集中在两个方面。一种是研究物体(包括人)是如何感知物体的，属于认知科学的范畴。二是如何在给定的任务下，用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者经过数学家、信息学专家和计算机科学家近几十年的努力，取得了系统的研究成果。

计算机用于识别和分类一组事件或过程。所识别的事件或过程可以是具体的对象，如文字、声音和图像，也可以是抽象的对象，如状态和程度。这些对象不同于数字信息，数字信息被称为模式信息。通过模式识别分类的类别数量由特定的识别问题决定。有时候，实际的类别数一开始是无法知道的，需要识别系统反复观察识别对象后才能确定。

模式识别涉及统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学和控制论。它与人工智能和图像处理的研究有关。例如，自适应或自组织模式识别系统包括人工智能的学习机制；人工智能研究中对景物和自然语言的理解也包括模式识别。又如图像处理技术在模式识别的预处理和特征提取中的应用；在图像处理中，模式识别技术也被应用于图像分析。

以上就是关于模式识别技术的特点是什么，模式识别技术的特点的知识，希望能够帮助到大家！