recognition system是什麼意思，recognition system的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[計] 識别系統

例句

This integrated recognition system has the ability of re-learning.

這樣，該綜合集成系統就具有了再學習能力。

Speaker recognition system source code integrity, and can be used directly.

說話人識别系統的源代碼完整，并可以直接使用。

Feature extraction is one of the key problems in pattern recognition system.

特征提取是模式識别中的一個關鍵問題。

Mounted on the glasses is a tiny camera, display screen and object recognition system.

這種眼鏡中裝置了************頭、顯示屏以及物體識别系統。

This is the set of objects available or selected to develop the recognition system.

設計樣本集：這是用于開發識别系統所要用到的或被選擇出來的識别對象集。

專業解析

"recognition system"（識别系統）是一個廣泛應用于計算機科學和人工智能領域的術語，指能夠自動檢測、識别或分類特定模式、對象、實體或信息的計算機系統。它結合了傳感器技術、數據處理算法（尤其是模式識别和機器學習）以及決策模塊。

其核心含義和關鍵組成部分可解釋如下：

核心功能：識别 (Recognition)
- "Recognition" 在這裡指的是系統能夠感知輸入數據（如圖像、聲音、文本、信號等），并從中提取有意義的特征或模式。
- 其目标是确定輸入數據屬于哪個預定義的類别、代表哪個已知實體（如特定的人臉、單詞、物體、手勢等），或者理解其内容（如文本的含義）。
- 例如：在一張圖片中識别出人臉，在音頻流中識别出說出的單詞“你好”，在視頻中識别出“揮手”的手勢，在文檔圖像中識别出文字字符。
系統實現：系統 (System)
- "System" 指的是實現上述識别功能所需的完整技術架構和流程。這通常包括：
  - 輸入模塊：獲取原始數據的傳感器或接口（如攝像頭、麥克風、掃描儀、文件上傳）。
  - 預處理模塊：對原始數據進行清理、增強、标準化等操作，以提高後續處理的準确性和效率（如調整圖像亮度、降噪、歸一化尺寸）。
  - 特征提取模塊：從預處理後的數據中提取關鍵、有區分性的信息或特征（如圖像中的邊緣、角點、紋理；語音中的頻譜特征、梅爾頻率倒譜系數）。
  - 模式識别/分類模塊：這是核心部分。利用機器學習算法（如深度學習神經網絡、支持向量機、決策樹等）或傳統的模式匹配技術，将提取的特征與預先學習或定義的模型、模闆或類别進行比較、匹配和分類。系統在此階段做出“是什麼”的決策。
  - 決策/輸出模塊：根據識别結果，系統輸出最終結論（如識别出的人名、翻譯出的文字、檢測到的物體類别、驗證通過/失敗）或觸發相應的動作。
  - 數據庫/知識庫：存儲用于訓練和匹配的模型、模闆或參考數據（如人臉特征數據庫、語音模型庫、詞彙表）。
常見類型與應用：
- 人臉識别系統：識别圖像或視頻中的人臉身份。廣泛應用于安防、手機解鎖、考勤等。相關技術标準可參考美國國家标準與技術研究院（NIST）在人臉識别技術評估方面的工作。
- 語音識别系統：将人類語音轉換為文本或理解語音指令。應用于智能助手、語音輸入、客服系統等。國際電氣電子工程師協會（IEEE）在語音處理領域有大量研究和标準。
- 光學字符識别系統：識别圖像或掃描件中的印刷體或手寫體文字，并将其轉換為可編輯的文本。應用于文檔數字化、車牌識别等。
- 指紋/虹膜識别系統：屬于生物特征識别系統，用于身份驗證。同樣可參考NIST在生物識别标準方面的資源。
- 物體識别系統：識别圖像或視頻中的特定物體類别（如汽車、行人、動物）。是自動駕駛、機器人視覺的關鍵技術。
- 手勢識别系統：識别人的手勢動作，用于人機交互。
- 模式識别系統：更廣義的概念，識别數據中的各種模式（如金融欺詐檢測、醫學圖像診斷）。

總結來說，"recognition system" 是一個能夠自動感知輸入數據，提取關鍵特征，并利用預定義模型或算法将其分類、識别為特定類别或實體的綜合性計算機系統。它是現代人工智能應用，特别是在感知智能領域，不可或缺的基礎技術。

網絡擴展資料

“Recognition system”是由“recognition”（識别/承認）和“system”（系統）組合而成的術語，指代通過技術或算法對特定對象、模式或特征進行自動識别或确認的系統。以下是其詳細解釋：

核心定義

基本含義：指能夠自動檢測、分析并識别特定輸入（如語音、圖像、文字等）的技術系統。其核心功能是将輸入信號轉化為可理解的輸出信息（如文本、指令、身份驗證等）。

常見類型與應用

語音識别系統（Speech Recognition System）
通過分析聲波特征将人類語音轉換為文本或指令，廣泛應用于智能助手（如Siri）、客服機器人等場景。
- 例句：A speech recognition system must expend significant processing to turn your speech into text.
人臉識别系統（Facial Recognition System）
基于生物特征分析面部結構，用于身份驗證、安防監控等領域。
模式識别系統（Pattern Recognition System）
利用算法識别數據中的規律或模式，如手寫字符識别、醫學圖像分析等。
語法識别系統（Grammar-based Recognition）
通過預定義的語法規則識别特定指令，常見于編程和語音交互系統（如Windows語音技術）。

技術實現特點

依賴算法：如機器學習、深度學習模型，用于特征提取和分類。
輸入多樣性：可處理語音、圖像、文本、傳感器信號等多種數據類型。
實時性要求：部分系統需快速響應，如自動駕駛中的物體識别。

擴展含義

在某些語境中，也可表示對成就或身份的“認可系統”。例如：

The company received national recognition for its products.

如需進一步了解特定技術細節或應用案例，可參考權威技術文檔（如的System.Speech.Recognition命名空間說明）或行業研究報告。

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