模式识别与人工智能有什么关系？模式识别人工智能五大研究方向

人工智能是一门新兴的高尖端学科，大家对人工智能与模式识别比较陌生，会误以为这是同一种东西，常常被混在一起，但其实并非如此，从本质上来说，这二者之间是有很大差异的，那么模式识别与人工智能有什么关系呢?

模式识别与人工智能有什么关系?

模式识别是人工智能的一个分支领域，人工智能是通过计算使机器模拟人的智能行为。

人工智能是二级学科，模式识别是三级学科模式识别应该在人工智能的一个分支，人工智能下包括人工智能理论，模式识别，神经网络，自然语言处理。

1、语音识别技术

语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。

2、生物认证技术

生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团(IDC)预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。

3、数字水印技术

90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。

模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

模式识别人工智能五大研究方向

人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。

句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。

在上述几种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。

模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方 法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。

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