摘 要：本文对什么是模式及其模式识别做出了解释，并说明了模式识别的方法，同时还列举了在现阶段模式识别在我们生活中的应用。
关键词：模式；模式识别；模式识别的应用
1 引言
人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。例如字母‘A’、‘B’、‘a’、‘b’，如果从大小写上来分，会将‘A’、‘B’ 划分为一类，‘a’、‘b’划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将‘A’、‘a’划分为一类，而‘B’、‘b’则为另一类。人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然， 前提条件是人们需要对‘A’、‘B’、‘a’、‘b’一般的书写格式、发音方式等有所了解。人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。那么，什么是模式？什么是模式识别呢？
2 模式和模式识别
从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。Watanabe定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。计算机模式识别就是是指利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别。
模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，二是在给定的任务下，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、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
3模式识别的方法
现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。
4．模式识别的应用
经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。
4.1 字符识别
字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（ 如： 汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
4.2 语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术。该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
4.3 指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹5个大的类别:左旋型（leftloop）,右旋型（right loop）,双旋型（twinloop）,螺旋型（whorl），弓型（arch）和帐型（tented arch）,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹实现的方法有很多，大致可以分为4 类：基于神经网络的方法、基于奇异点的方法、语法分析的方法和其他的方法。
4.4细胞识别
细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前，对疾病的诊断仅仅通过表面现象，经验在诊断中起到了主导作用，错判率始终占有一定的比例；而今，通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病，不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案，还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失，费力费时不说，还容易耽误治疗。基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。但实际中，细胞的组成是复杂的，应该选择更多的特征，建立更为完善的判别函数，可能会进一步提高分类精度。
参考文献：
[1] 边肇祺，张学工等编著. 《模式识别》(第二版）. 北京：清华大学出版社，2000.
[2] 王碧泉，陈祖荫. 《模式识别理论、方法和应用》. 北京：地震出版社，1989.
[3] 熊超.《模式识别理论及其应用综述》.中国科技信息2006 年第6 期
[4] 严红平.《模式识别简述》. 自动化博览 2006 年2月刊
