[计] 模式识别
Perform some pattern recognition steps to identify the sound
执行一些模式识别步骤确定声音
Pattern recognition will make our cities into one big barcode.
模式识别将变成一个大条码的城市。
It's this pattern recognition process that leads to creative ideas.
这个认识模式的过程正是创造性思维产生之路。
Application of artificial neural networks to pattern recognition.
人工神经网络在模式识别中的应用。
They are wound up to a streaming video pattern recognition project.
他们正倾力攻克流视频信号模式辨认课题。
模式识别（Pattern Recognition）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，其核心是通过算法自动识别数据中的规律或特征，并基于这些特征对数据进行分类或预测。这一技术广泛应用于图像处理、语音识别、生物信息学等场景，例如人脸识别系统通过分析面部特征点分布实现身份验证，语音助手利用声学模型识别用户的语音指令。
从技术实现层面，模式识别主要分为统计方法和结构方法两类。统计方法基于概率模型和特征向量进行决策，如贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）；结构方法则通过分析数据间的拓扑关系进行模式匹配，常用于手写字符识别等场景。当前深度学习技术的突破显著提升了模式识别的准确率，卷积神经网络（CNN）在ImageNet图像分类任务中已达到超越人类水平的识别精度。
在工业应用中，该技术已衍生出多个成熟方向：医疗影像分析系统可通过X光片识别病灶特征，自动驾驶汽车利用激光雷达点云识别道路障碍物，金融风控系统通过交易数据模式检测欺诈行为。随着多模态学习的发展，模式识别正从单一数据类型的分析向跨媒体联合建模方向演进。
"Pattern recognition"（模式识别）是计算机科学和人工智能领域的核心概念，指通过算法从数据中识别规律、结构或重复特征的过程。以下是详细解释：
•核心概念：通过数学和统计方法，从复杂数据中提取有意义的模式，并基于这些模式进行分类或预测。 •示例：人脸识别系统通过分析五官分布、轮廓等特征模式来确认身份。
•传统方法：基于特征工程（如边缘检测）和分类器（如支持向量机）。 •现代方法：深度神经网络（如CNN）自动学习数据中的分层特征模式。
| 领域 | 典型应用 |
|---|---|
| 计算机视觉 | 车牌识别、医学影像分析 |
| 语音处理 | 声纹识别、语音助手 |
| 生物信息学 | DNA序列分析、蛋白质结构预测 |
| 金融风控 | 欺诈交易检测 |
与机器学习、认知科学、神经科学密切相关，例如：
该技术正朝着多模态融合（结合图像、语音等多源数据）和自适应学习（应对动态变化模式）方向发展，在自动驾驶、智能医疗等领域持续突破。
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