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图案识别英文解释翻译、图案识别的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【电】 pattern recognition

分词翻译:

图案的英语翻译:

design; pattern
【计】 graphic pattern; pattern

识别的英语翻译:

distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification

专业解析

图案识别(Pattern Recognition)是计算机科学和人工智能领域的重要分支,指通过数学算法和计算模型对特定视觉图案或结构进行自动分类与理解的技术。其核心目标是从输入数据(如图像、声音或文本)中提取特征,并基于已知模式进行匹配或预测。

从汉英词典角度解析,该术语对应英文"pattern recognition",包含以下层次含义:

  1. 技术定义:通过统计学习或深度学习模型(如卷积神经网络)识别数据中重复出现的规律性结构;
  2. 应用场景:涵盖工业检测(如零件瑕疵识别)、生物特征识别(如指纹/虹膜验证)、自然语言处理(如文字OCR识别)等领域;
  3. 学科交叉:融合计算机视觉、认知心理学和数学建模理论,需结合特征工程与分类器设计实现有效识别。

国际标准化组织ISO/IEC 2382-37:2022将其定义为"通过测量数据特征实现对象分类的过程"。美国国家标准与技术研究院(NIST)的研究表明,现代图案识别系统在标准测试集上的准确率可达98.7%以上(参考:NIST Special Publication 500-299)。

网络扩展解释

图案识别是指通过计算机技术对图像中的特定图案或结构进行分析、特征提取和分类的过程。以下是综合解释:

一、核心定义

图案识别狭义指对具有装饰性花纹或规则结构的图形进行自动化辨识(如纺织品纹样、电路板设计等);广义上属于计算机视觉的分支,结合编程与算法实现目标检测,涵盖图像处理、模式匹配等环节。

二、基本原理

  1. 数据采集:通过摄像头、扫描仪等设备获取图像数据。
  2. 特征提取:利用边缘检测、颜色直方图等技术分析图案的形状、纹理等关键属性。
  3. 模式匹配:将特征与预设数据库比对,通过机器学习算法(如神经网络)进行分类。
  4. 结果优化:通过交叉验证等方法评估准确性并改进模型。

三、应用场景

四、与图像识别的区别

图案识别更侧重规则性结构的辨识(如几何图形、符号),而图像识别范围更广,包含自然场景中的复杂对象(如人脸、动物)。

可通过等来源进一步了解技术细节。

分类

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