模式识别（Pattern Recognition）作为计算机科学和人工智能领域的核心概念，在汉英词典中定义为"通过数学算法和计算机技术，对输入信息进行分类、辨识与解释的系统过程"。该术语对应英文"Pattern Recognition"，其内涵可从三个维度解读：
基础原理
依据《牛津计算机科学词典》（Oxford Dictionary of Computer Science），模式识别通过特征提取和分类器设计，实现数据到类别标签的映射。典型流程包括数据采集、预处理、特征选择及决策输出四个阶段，其中贝叶斯决策理论和神经网络算法构成理论基础。
应用场景
《IEEE模式分析与机器智能汇刊》指出，该技术在生物特征识别（指纹/虹膜认证）、医疗影像分析（肿瘤检测）、自然语言处理（语义解析）等领域取得突破性应用。如支付宝的刷脸支付系统，便是基于深度学习的面部识别模型。
学科交叉性
剑桥大学工程系研究显示，模式识别融合了统计学（主成分分析）、信息论（熵值计算）、认知科学（人类视觉机理）等多学科知识。这种交叉特性使其在智能驾驶中的道路标识识别等复杂任务中展现出独特优势。
模式识别（Pattern Recognition）是人工智能和计算机科学领域的重要分支，其核心是通过算法从数据中自动发现规律、特征或模式，并基于这些模式进行分类、预测或决策。以下是详细解释：
模式识别指计算机或系统通过分析输入数据（如图像、声音、文本等），识别其中隐含的规律或结构，并将其归类到已知类别或发现新类别。例如：
模式识别技术可分为三类：
典型的模式识别系统包含以下步骤：
模式识别的发展推动了人工智能的进步，但其挑战仍包括数据噪声、特征选择优化及模型泛化能力提升。
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