人工智能的模式识别 特征抽取等是关键！
人工智能涉及到很多的技术，大家都知道人工智能离不开机器学习，不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢？简单点说，模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中，模式识别是一个重要的部分，有了模式识别人工智能才能够让设备更加智能，下面就好好给大家介绍一下模式识别的具体内容。
1.什么是模式识别？
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行模式识别。随着人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
2.模式识别的分类
模式不光可以被分为监督的分类以及无监督的分类，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。比如说意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。这两方面都取得了突破性的进展。
3.模式识别和其他学科的联系
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。模式识别和人工智能、图像处理的研究有交叉关系。其中自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制。并且人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。这就是模式和其他学科的联系。
从中我们不难发现，人工智能如果没有了识别模式，那么就很难从外界获得信息，从而无法转化成数据进行具体全面分析，因此人工智能还是非常注重模式识别的。希望这篇文章能够帮助大家更好地认识和了解人工智能。
