模式識別是一種通過分析數(shù)據(jù)特征、模型、算法等手段，從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或結(jié)構(gòu)的技術(shù)。通常是從某些對象、場景、過程等方面入手，對數(shù)據(jù)進行處理，以便于對這些對象、場景、過程進行分類、檢測、識別、分割、分析等目的。

模式識別是機器學(xué)習(xí)的一個分支，機器學(xué)習(xí)是通過訓(xùn)練模型進行預(yù)測或決策的一種方法，而模式識別則是通過分析數(shù)據(jù)進行分類或識別的一種方法。它們的主要區(qū)別在于，機器學(xué)習(xí)更強調(diào)算法模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，而模式識別更注重數(shù)據(jù)特征的提取和分析，以及算法模型的選擇和應(yīng)用。

模式識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域，它是實現(xiàn)智能識別、智能控制、智能移動、智能決策等各種應(yīng)用的基礎(chǔ)。模式識別技術(shù)可以應(yīng)用于人臉識別、手寫體識別、圖像識別、語音識別、聲紋識別、文本分類、行為分析、醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)控制等多個領(lǐng)域。

模式識別的應(yīng)用實例很多，其中比較典型的包括：

1. 人臉識別：通過比對面部圖像中的獨特特征，對不同的人進行自動識別。

2. 手寫體識別：通過分析書寫的筆畫、形態(tài)和方向等特征，對手寫數(shù)字或字母進行識別。

3. 圖像識別：通過分析圖像像素的顏色、亮度、紋理等特征，對圖像進行分類或識別。

4. 語音識別：通過分析聲波的頻率、聲強等特征，對語音中的語句或單詞進行識別。

5. 聲紋識別：通過分析聲音的諧波、頻譜等特征，對聲音的發(fā)出者進行識別。

6. 文本分類：通過分析文本中的單詞、短語、句子等特征，對文本進行分類或判定。

7. 行為分析：通過分析行為模式的規(guī)律、節(jié)奏、頻率等特征，對用戶的行為進行分析和預(yù)測。

8. 醫(yī)學(xué)診斷：通過分析醫(yī)學(xué)影像、病歷等數(shù)據(jù)，對疾病進行識別、分類和評估。

9. 工業(yè)控制：通過分析工業(yè)過程中的信號、參數(shù)等數(shù)據(jù)，對設(shè)備狀態(tài)、故障等進行監(jiān)測和預(yù)測。