机器识别英文解释翻译、机器识别的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 machine cognition

分词翻译：

机器的英语翻译：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【计】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【医】 engine; machine
【经】 machine

识别的英语翻译：

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

专业解析

机器识别（Machine Recognition）是指计算机系统通过传感器、算法和数据处理技术，自动解析并理解输入信息（如文字、图像、语音等）的过程。其核心原理是利用模式识别和人工智能技术，将物理信号转化为可操作的数字化指令。例如，光学字符识别（OCR）可将扫描文档转换为可编辑文本，而人脸识别系统则通过生物特征分析实现身份验证。

该术语在技术层面包含以下关键点：

输入感知：通过摄像头、麦克风等设备获取原始数据（如像素、声波信号）；
特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等算法提取数据中的关键模式；
分类决策：基于训练模型对特征进行归类，输出识别结果（如物体名称、语义内容）。

根据《牛津计算机科学词典》（Oxford Dictionary of Computer Science），机器识别的应用涵盖自动驾驶、医疗影像分析、工业质检等领域，其准确性依赖于训练数据质量和算法优化程度。国际电气电子工程师协会（IEEE）将机器识别列为人工智能分支技术，强调其在多模态数据处理中的交叉学科特性。

网络扩展解释

机器识别（Machine Recognition）是指利用计算机系统自动辨别目标对象或特征，并提取相关信息的技术。其核心在于通过模式识别、特征提取和分类算法实现高效辨别，以下是详细解释：

1.定义与特点

定义：机器识别通过传感器或摄像头获取数据，结合算法对目标进行特征分析与分类，最终输出识别结果（如物体类别、文字内容等）。
核心特点：
- 自动化：无需人工干预，全程由计算机处理；
- 高精度与高效率：依托深度学习等技术提升准确率和处理速度；
- 非接触性：可通过图像、声音等非接触方式获取信息。

2.应用领域

工业制造：零件识别、质量检测（如缺陷检测）；
安全监控：人脸识别、行为分析（如安防系统）；
医疗诊断：医学影像分析（如病理细胞识别）；
物流管理：货物分拣、二维码扫描；
新兴领域：自动驾驶中的交通标志识别、语音助手的声音指令识别。

3.技术基础

特征提取：通过算法提取目标的颜色、纹理、形状等关键特征；
模式匹配：将提取的特征与数据库中的模板进行比对；
深度学习：利用卷积神经网络（CNN）等模型提高复杂场景下的识别鲁棒性。

4.与机器视觉的区别

机器视觉：侧重图像的整体感知与场景理解（如目标检测、运动跟踪），强调“看到并理解”；
机器识别：聚焦于特征提取与分类（如辨别特定物体或个体），强调“辨别与确认”。

机器识别是人工智能的重要分支，其核心价值在于将复杂数据转化为结构化信息，广泛应用于生产生活。随着深度学习技术的发展，未来在实时性和多模态识别（如图像+语音）领域将更具潜力。