模式识别的研究现状与发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势
生物识别技术的研究现状与未来发展趋势生物识别技术是一种可以通过人体生理特征来进行身份认证的技术。
随着科技的不断发展，生物识别技术在现代社会中得到了越来越广泛的应用。
这种技术比传统的身份认证方式更安全、更便捷，因此在金融、安防、医疗等领域中受到了热烈的追捧。
本文将介绍生物识别技术的研究现状以及未来的发展趋势。
一、现有的生物识别技术目前，常见的生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、面部识别、声纹识别等，每种技术都有其独特的优势和应用场景。
1.指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它利用指纹纹线、线宽，以及指纹之间的间隔等特征来识别个体身份。
这种技术不仅简单易用，而且准确率极高，因此在安防领域中得到了广泛的应用。
2.虹膜识别虹膜识别是一种通过对个体虹膜纹理的识别来进行身份认证的技术。
虹膜是人眼中彩色圆环内部的一层组织，其纹理独特且不可复制，因此虹膜识别的准确率也非常高。
虹膜识别技术主要应用于高安全要求的场所，如银行、政府机构等。
3.面部识别面部识别是通过对个体面部特征的识别来进行身份认证的技术。
它可以利用人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征来进行识别，具有便捷、准确、无接触等优点。
目前，面部识别技术在门禁系统、手机解锁等领域中得到了广泛的应用。
4.声纹识别声纹识别是通过对个体说话时发出的声音进行识别的技术。
它利用人的声带、声管等声音特征来进行识别，其优点在于不需要特别的设备，只需通过麦克风将说话人的声音采集即可。
声纹识别技术主要应用于电话客服、金融等领域。
二、未来发展趋势随着技术的不断进步，生物识别技术也在不断地发展和完善。
未来，有几个趋势值得我们关注：1.多模式生物识别技术多模式生物识别技术是一种可以通过多种生物特征来进行身份认证的技术。
这种技术可以将指纹、虹膜、面部、声纹等多种生物特征进行融合，从而提高识别准确率。
目前，已经有一些公司开始推出多模式生物识别技术的产品，未来这种技术有望在更多领域得到应用。
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势一、计算机视觉技术的现状1.计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解的一项技术。
它基于图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识，旨在让计算机系统能够模拟人类视觉系统的能力，进行图像的感知、理解和推理。
2.计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用，包括但不限于医学影像分析、智能交通、安防监控、工业检测、虚拟现实与增强现实、无人驾驶等。
通过计算机视觉技术，可以实现对图像和视频的自动分析与识别，从而提高工作效率、降低成本、增强安全性等。
3.计算机视觉技术的主要技术（1）图像处理技术：包括图像采集、图像预处理、特征提取等，是计算机视觉技术的基础。
（2）模式识别技术：通过机器学习算法对图像进行分类、识别和检测。
（3）深度学习技术：利用深度神经网络进行图像识别和分析，已成为计算机视觉领域的主流技术。
4.计算机视觉技术的挑战尽管计算机视觉技术在多个领域得到了应用，但仍然存在一些挑战，如复杂场景下的图像识别、实时性要求较高的应用场景、对小样本数据的学习能力等。
二、计算机视觉技术的未来发展趋势1.强化学习的应用随着人工智能领域的持续发展，强化学习已经成为计算机视觉领域的一个热点。
强化学习可以帮助计算机系统更好地理解图像，提高图像分析和识别的精度与速度。
2.多模态融合技术未来计算机视觉技术将更加注重多模态融合，即通过结合图像、文本、声音等多种信息来进行更加全面的分析与理解。
这种技术的应用将拓展计算机视觉技术的应用场景，提高其适用性。
3.高性能计算平台的支持未来计算机视觉技术的发展将需要更加强大的计算平台的支持，以应对日益增长的数据量和复杂的算法模型。
云计算、边缘计算等技术的发展将为计算机视觉技术的应用提供更加强大的支持。
4.端到端的解决方案未来计算机视觉技术将趋向于提供端到端的解决方案，即通过整合数据采集、数据处理、模型训练和应用部署等环节，为用户提供更加便捷和高效的服务。
模式识别的研究现状与发展趋势
模式识别的研究现状与发展趋势模式识别是一种利用计算机技术来识别和分类模式或数据的研究领域。
它广泛应用于许多领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在过去几十年中，模式识别经历了快速发展，并取得了许多重要的研究成果。
同时，模式识别领域面临着一些挑战，需要进一步的研究和发展。
目前，模式识别的研究主要集中在以下几个方面：1.特征提取与选择：特征提取是模式识别的关键步骤之一、目前，有许多不同的特征提取方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
此外，还有一些新的特征选择方法被提出，如稀疏编码、深度学习等。
研究人员正在努力提高特征提取和选择的效果，以提高模式识别的性能和准确性。
2.分类算法：分类算法是模式识别的核心部分。
目前，有许多不同的分类算法可供选择，如支持向量机（SVM）、神经网络、k近邻算法等。
研究人员正在研究新的分类算法，以提高模式识别的效果。
3.多模态模式识别：多模态模式识别是指利用多种类型的信息（如图像、语音、文本等）进行模式识别的研究。
多模态模式识别在人脸识别、情感分析等领域有广泛应用。
目前，研究人员正在探索更有效的多模态模式识别方法，以提高准确性和鲁棒性。
4.深度学习：深度学习是一种基于神经网络的模式识别方法，近年来取得了很大的突破。
深度学习可以自动从数据中提取特征，并具有极强的表征能力。
它在图像处理、语音识别等领域取得了很好的效果。
未来，深度学习有望在更多应用领域得到广泛应用。
未来，模式识别的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.多模态与跨模态模式识别：随着信息技术的发展，多模态数据的应用越来越普遍。
未来的模式识别趋势将更加注重多模态数据的处理和利用，以更全面地理解所研究问题。
2.深度学习的进一步应用：深度学习在模式识别中有着广泛应用的潜力。
未来，研究人员将会进一步探索和发展深度学习的新算法和方法，以提高模式识别的性能。
3.跨学科研究的持续发展：模式识别涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学等。
模式识别在失效分析中的应用现状与前景
１２ ． 模式识 别在化学 成分 分析 中的应 用 在失 效分 析 中 ，常 常需要 对 失效 零件 的材 料 成分 、外 来 物 、表 面 沉积 物 、腐 蚀生 成物 及氧 化物 等进 行定 性 或定量 分‘ 析 ，以 便为 最终 的失 效分 析结 论提 供依 据 。 在用于分析失效零 件名义或宏观 区域的材料成分 的常规分析 方面 ， 模式识 别已经广泛地 用于红外光谱 ， 例如判 别分析用于区 别胶化淀粉 ； 在紫 外光谱方面 ，判别分析用于 在较大仪 器噪音 背 景下解析 相似 的光谱来 区别苯 乙烯 共聚物 Ｉ ； ∞Ｉ在原子光谱方 面 ，用于检 测合金 中的主次元素 Ｉ 。 相 对于名义 或宏观区域 的成分分析 ，失效零件 的材 料表面 成分 及源区的微 区成分分析更 为重要 ， 尤其是对表面损伤或者 由 于诸如夹杂 、成分 偏析 等造 成的 失效 。在此方面 ， 模糊理论与神 经网络 相结 合已经用于Ｘ射线分析样 品表面某一区域某种元素的 分 布情况Ｉ 。 １３ ． 模式识别在铁谱分析 中的应用 在失效分析技术 中，有一种从 ２ 世纪 ７ 年代初发展起来 的 ０ ０ 铁谱（ ｅ ｒ ｇ ａ ｈ ） Ｆ ｒ ｏ ｒ ｐ ｙ ／磨粒分析技 术 ，对于不同材料的摩擦副 ， 在 不同的摩擦条件和润滑条件下 ，可形成各式各样的磨损粒子 ， 这 些粒子的大小 、 形状 ． 颜色和分布 ，能够 如实地表 征摩擦零 件 １ 模式 识别技术在失效分析领域 中的应用 ． 的摩 擦 、 磨损及润滑状态 。 模式识 别就 是对 这些磨损粒子的图像 模式识 别在失效分析领域 中的应用主要是将模式识别技术运 特征进 行识别 ，分析摩擦零 件的 磨损状态“ 。 １ ７ ， 用到 失效分析 常用 的思 路 、技 术和手段 中去 ， 来确定失效模 式 、 目前应用较 多的识别方法是基于神经 网络的方 法和模糊识别 原因及其机理 。 模式识 别技 术按分 类识别可以分为统计决策法 的方法 。 一 将粗集理论和模糊理论相结 合来识别柴油机磨损模式取 句法 决策法Ｉ 、模糊 判决法“ 】 】 卜”、人工神 经网络法Ｉ ｌ四 得 了很 好的效果“ 。利 用前馈神 经网络分类器可以 用来 识别几 “＿ 。 种方法 ，并且这 四种方法 在失效分析 中都有着较 为广泛 的应用。 种 不同的 引擎 磨损失效 模式 ＩＪ ”。 １１ ． 模式识别在断 口分析 中的应用 １４ ． 模式识别在无损检测 中的应用 断 口分 析是断 裂失效分析 的基础 。利用模式 识别技 术来分 由于普通的无损检测处理方法难于处理 复杂度高的信号以及 。 析断 口形貌 可以避 免专家主观意 见的影响 ，客观 地从断 口的宏 定 量化 与精 度的要 求 ，模式识 别 得到 了广泛 的应 用。 观， 微观 特征人手 ， 研究断裂过程和 形貌特征与材料 的性 能、显 超 声检 测 ，模式识 别用于超 声检 测的 主要 目的是定量化以 微组 织、 零件的受 力状态 及环 境条件之 间的关 系， 从而解释断裂 及分 离与识 别一 些复杂的检测 信号 ， 在这个方面 已做 了大量的工 ‘ 失效 的性 质与机理 。 日本京都大 学的研究者利 用模式识别分别从 作ｎ ０提 出用小波变换提 取特征值 ，用模糊识 别算法 进行分 １ ５ ］ 定性 、定量两 个方面分 析 了断 口的形貌特征 和结构“ ’ 。 ９… ２ 类， 取得 了良好的效果 ， 当两种缺 陷的波形很相似 时 ， 但 这种方 在定性 方面 ，可 以识 别疲劳 条带 、等轴 韧 窝 、剪 切韧 窝 ， 法就不易识别 ， 需要进一步研究其它的识 别算法例如神经 网络算 穿晶 、沿 晶和 解理等典 型断 口形貌 。断 口形 貌的分析 可用傅立 法以提高缺陷分类的精度 。 叶功率谱 、广义共 生矩 阵和三维断 口形貌等进 行 。傅立叶功 率 声发射探 伤 ，在焊接缺 陷 ，复合材 料损伤机 制识 别等方面 谱能有效 地识别疲劳 条带和沿 晶断 口，而广义共生矩 阵和断 口 取得 了很 好的效果 ，以复合材料 损伤 机制为例 ，利用 多分辨小 表面 区域 比却更适 合于解理断裂 。但 为了解决断 口形貌信息的 波变换和 Ｂ Ｐ反向神经 网络 比较好地解决 了 Ｃ Ｅ 碳纤维 ／聚 酯） ／（ 不确定性 ，提高识 别精度 ，还 需要运 用基于软聚 类方 法的隶属 复 合材料 损伤起始 与扩 展阶 段损伤模式的识 别这一难 题 Ｉ 。 度 、模 糊 算 法 等 技 术 。 １５ ． 模式识别在失效原 因分析 中的应 用 在定 量方面 ，借助 Ｓ ＥＭ／ ＴＭ ／ Ｓ ＡＦＭ ，模式 识别技 术用 模式识别优化技术特别适合于对影响因素多且复杂的数据集 于脆性断 口的三维 定量分析 。从所 得到的钢的沿 晶断 口或脆性 进 行处理 ，以便从 中抽 取有用信 ２ 】 ｇ［６ 。模式识 别 已经较 多地 解理 断 口的三维 形貌 ，利 用不 同的扫描 区域和测 量单位可 以计 应 用在 了失效 原因分析方面 ，可以较好 地对多影响 因素 的失效 算出表面 区域 比 、断 口表 面粗糙度 和剖面粗糙 度参数 ，而延展 产品进行分析 ，以便确 定出产品失效的 主要 原因 。比较典型的 性与三维参数之间的关系以及断 口表面的分 形特征还需要进一步 例子如对影响发动机缸体铸件气孔缺陷原因的工艺参数进行分析 ｂ】 加以研 究。 找 出 了影响缸 体气孔缺 陷的主要 因素 ，给出 了主要 因素的
计算机软件技术的现状与发展趋势
计算机软件技术的现状与发展趋势随着科技的飞速发展，计算机软件技术作为其中的核心，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
然而，与此我们也面临着许多挑战。
本文将探讨计算机软件技术的现状以及未来的发展趋势。
一、计算机软件技术的现状1、云计算的普及云计算是近年来计算机软件技术的一项重大突破，它允许用户从任何地点通过互联网访问共享的计算资源。
随着云计算的普及，越来越多的企业和个人开始使用云服务，这不仅提高了数据的安全性，也降低了IT成本。
2、大数据技术的应用大数据技术是另一个重要的计算机软件技术领域。
通过收集、分析和处理大量数据，企业和政府可以更好地理解市场趋势、消费者行为以及政策效果等。
大数据技术的应用已经渗透到各行各业，成为决策的重要依据。
3、人工智能的发展人工智能是计算机软件技术的另一个重要分支。
近年来，随着深度学习和机器学习技术的发展，人工智能的应用范围越来越广。
从语音识别、图像识别到自然语言处理，人工智能正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
二、计算机软件技术的发展趋势1、区块链技术的广泛应用区块链技术是一种去中心化的分布式数据库技术，可以用于记录和验证数据。
随着区块链技术的不断发展，我们可以期待其在数字货币、供应链管理、电子投票等领域的应用将进一步扩大。
2、5G技术的推广5G技术将提供更高的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量，这将极大地推动物联网、边缘计算和智能制造等领域的发展。
随着5G技术的推广，我们有望看到更多创新的应用出现。
3、智能家居的普及随着人工智能和物联网技术的发展，智能家居正在逐渐普及。
未来，家庭中的各种设备将可以通过互联网连接并相互通信，从而提高生活的便利性和舒适度。
4、绿色计算和可持续发展面对全球气候变化的挑战，未来的计算机软件技术将更加注重绿色计算和可持续发展。
这意味着软件开发将更加注重能源效率、减少碳排放和环境影响等方面的问题。
同时，这也将推动各行各业朝着更加环保和可持续的方向发展。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文
模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。
最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。
语音识别研究综述
语音识别研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，已经成为推动社会进步的重要力量。
作为领域的关键技术之一，语音识别技术在近年来取得了显著的进步，广泛应用于智能家居、医疗诊断、交通管理等多个领域。
本文旨在对语音识别技术的研究现状和发展趋势进行综述，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考。
本文将回顾语音识别技术的发展历程，从早期的基于模式匹配的方法到现代的深度学习技术，分析不同技术阶段的优缺点。
本文将重点介绍当前语音识别技术的核心算法和模型，包括声学模型、创作者和解码算法等，并评估这些技术在不同应用场景下的性能表现。
本文还将探讨语音识别技术面临的挑战和问题，如噪声干扰、方言和口音差异等，并讨论可能的解决方案。
本文将展望语音识别技术的发展趋势和未来研究方向，包括多模态交互、个性化定制、隐私保护等方面的内容。
通过本文的综述，读者将能够对语音识别技术有更加全面和深入的了解，为未来的研究和应用提供有益的启示和借鉴。
二、语音识别技术基础语音识别，即将人类语音转化为机器可理解和处理的信息，是领域的重要分支。
其技术基础主要包括信号处理、特征提取、模式识别与机器学习等方面。
在信号处理阶段，原始语音信号需要进行预处理，如降噪、端点检测等，以提高语音识别的准确率。
降噪技术通过消除背景噪音，提升语音信号的质量；而端点检测则负责确定语音的开始和结束，避免无效数据的干扰。
特征提取是语音识别的关键步骤。
通过提取语音信号中的关键信息，如基音频率、共振峰等，可以将语音转化为计算机可处理的特征向量。
这些特征向量既包含了语音的主要内容，又降低了计算的复杂度。
模式识别与机器学习是语音识别技术的核心。
在训练阶段，系统通过大量的语音数据学习语音与文字之间的映射关系；在识别阶段，系统则根据输入的语音特征，利用已学习的映射关系进行文字推断。
近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了突破，通过构建深度神经网络，系统能够更有效地处理复杂的语音模式，提高识别的准确率。
电气设备局部放电模式识别研究综述
电气设备局部放电模式识别研究综述一、本文概述电气设备局部放电（Partial Discharge, PD）是设备绝缘老化和失效的重要前兆，其早期检测和准确识别对于保障设备的安全运行和延长使用寿命具有重要意义。
随着科技的不断进步，对电气设备局部放电的模式识别研究已成为当前电气工程领域的热点之一。
本文旨在综述近年来电气设备局部放电模式识别的研究进展，分析不同方法的优缺点，并展望未来的研究方向。
通过对国内外相关文献的梳理和评价，本文期望为电气设备局部放电模式识别的研究和应用提供有益的参考和借鉴。
在本文中，首先将对电气设备局部放电的基本概念、产生机理和危害进行简要介绍，为后续的模式识别研究奠定基础。
接着，将重点回顾和总结电气设备局部放电模式识别的传统方法，如脉冲电流法、超声波法、化学法等，并分析它们的适用范围和局限性。
随后，将详细介绍近年来新兴的电气设备局部放电模式识别技术，如基于机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于的方法等，并探讨它们在提高识别准确率和效率方面的优势。
将对电气设备局部放电模式识别的未来研究方向进行展望，包括多源信息融合、智能化识别系统、在线监测与预警等方面。
通过本文的综述，期望能够为电气设备局部放电模式识别的研究和实践提供全面的视角和深入的理解，为推动该领域的发展做出一定的贡献。
二、局部放电检测技术与原理局部放电是指在电气设备绝缘结构中，部分区域发生的非贯穿性放电现象。
这种放电虽然不会立即导致设备绝缘击穿，但长期累积会对绝缘材料造成损伤，最终导致设备故障。
因此，对局部放电的有效检测与模式识别对于电气设备的预防性维护和安全运行至关重要。
电气测量法：这是最常用的方法，包括脉冲电流法、介质损耗法、局部放电超声波检测法等。
其中，脉冲电流法通过测量局部放电产生的脉冲电流来检测放电的存在和强度；介质损耗法则通过分析绝缘材料介质损耗的变化来间接判断放电情况。
化学检测法：通过检测局部放电过程中产生的气体成分和浓度变化来判断放电的强度和频率。
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模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展,人工智能的应用越来越广泛,其中模式识别是人工智能应用的一个方面。
而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。
模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。
关键词：人工智能，技术，模式识别，前景Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology,the application of a rtificial intelligence is more and more extensive,among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence.And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support,in various aspects have significant progress.Pattern rec ognition has become an integral part of people around.Keywords:Artificial Intelligence,Technology,Pattern Recognition,prospects一，引言如今计算机硬件的高速发展,以及计算机应用领域的不断开拓,人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。
但就一般意义来说,目前一般计算机却无法直接感知它们,我们常用的键盘、鼠标等外部设备,对于这些外部世界显得无能为力。
虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换,并与计算机联机,但由于识别技术不高,而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。
计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的瓶颈,也与其高超的运算能力形成强烈的对比。
于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科———模式识别,便得到迅速发展。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。
二，现状以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解,并借助一定的技术手段,让计算机研究和分析地图上的各种模式信息,获取地图要素的质量意义。
其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。
地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术,是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。
由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁,因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起,被称为现代地图制图的三大技术。
目前,地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。
尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高,科技不过发展的情况下，从事地图模式识别的研究也越来越多。
因此在国内外都有许多政府机构、公司、大学、研究所正在致力于这方面的研究。
例如国内的许多单位也在从事地图模式识别方面的研究,如武汉测绘科技大学的李德仁、陈晓勇的CCD扫描等高线图的自动栅格一矢量转换方法(1991),该课题是国家自然科学基金资助项目。
西安电子科技大学的赵树萝等人承担的“地图的计算机识别、理解与描述”的国家科研任务,其研究成果于1991年通过了技术鉴定。
上海交通大学图像处理与模式识别研究所的余松煌等人承担的国防科工委下达的“地图图形计算机识别”的课题,取得了一定的研究成果,1990年在北京展览了他们所开发的系统。
华北计算技术研究所的方家哄、刘景超的军用地图非线状元素的自动识别(1990)。
近年来,国内也有一些商品化的系统出现,如清华大学的ANNO5.2彩色图形图像创作出版系统，它是以工程图矢量化为核心的图形识别软件，能将各类输入计算机的工程图转换成CAD系统可接受的文件格式,能识别8种线宽,分离圆、圆弧、数字和字符,可做滤波、降噪音、直线提取、圆弧分离和识别图形等,能对扫描输入图像进行拼接和编辑。
以模式识别在气象领域应用，卫星云图在灾害性天气预报中的重要性已成为气象工作者的共识。
如何从云图中提取有用的信息,实现计算机的加工处理,是本系统首先要解决的问题。
我们采用数学形态学与句法模式识别相结合,将云系结构与天气系统联系起来,实现了台风过程不同阶段云系发展演变特征的计算机分析识别。
螺旋云带、密蔽云墙和台风眼是构成近年来计算机据仿真已成为气象领域的一种主要方法,已经取得了不少有价值的成果,如气候成因仿真和厄尔尼诺现象的仿真等。
然而在灾害性天气的仿真中出现了两方面的问题,有些由于情况太复杂..如暴雨..,难于建立合适的仿真数学模型,有些又由于数学模型太复杂,一系列的参数很难设定..如台风..,因而实施有困难,进展不明显。
从实际应用的角度,人们对一些过程发展的细节不一定必须了解,认识和把握某些关键就可以了。
就以台风路径而言,如果能够了解在什么情况台风路径将出现异常、何时将突然转向这样两个关键问题,台风路径的其它问题就显得不那么重要了。
以目标系统模型为基础的计算机定性仿真正好在这种情况下可充分发挥其作用。
模式识别中的一个重要应用是语音识别。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。
其中,中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室,这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。
该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。
语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98％，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。
这些技术已经能够满足通常应用的要求。
由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。
在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。
一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。
人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。
调查统计表明多达85％以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。
当然模式识别所应用的范围不单单只有上面那些，不过从上述的例子应用中不难发现模式识别在我们身边的比重越来越重了。
三，发展趋势人工智能对社会的影响可以通过回答这样两个问题来衡量：人工智能产品对于社会的好处，有多少东西是人工智能的产物。
工业领域尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术。
包括智能设计、虚拟制造、柔性制造、敏捷制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等,这些都大大提高了生产效益。
人工智能对经济和金融的影响,专家系统的广泛使用功不可没。
据估计全世界通过这项技术每年可节省10亿美元以上。
例如,股票商利用智能系统辅助其进行分析、判断和决策,信用卡欺诈检侧系统得到普遍应用。
人工智能也渗透进了人们日常生活,如教育、医疗和通信我们已经亲眼目睹、亲身体会到智能技术给日常生活带来的深刻变化,它使得我们周围无处不在的计算机系统具有灵活而友好的多种智能用户界面,使计算机和人的交流更为容易和自然。
带有嵌入式计算机的家用电器的智能化和自动化,把我们从琐碎的家务劳动中解放出来。
人工智能技术帮助我们进行医疗保健帮助我们丰富儿重教育,帮助我们在浩如烟海的因特网中寻找真实、有用的信息,成为默默无闻的好助手它改变了传统的通信方式语。
还有模式识别在各个领域的应用现在也取得较好的成绩，因此模式识别也别各国重点应用在各个领域当中，方便人们的生活。
以知识为基础的模式识别系统的出现和不断发展,标志着模式识别方法的更加智能化,是日益受到重视的发展方向。
四，结论模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科，教与学的方式值得我们研究和探索。
还可以看出模式识别具有相当大的前景，而且模式识别的应用得到越来越多的人的支持，而且它的成效也十分显著。
因此它也得到各国的重视，正因各个单位集体对人工智能的模式识别给予相关的重视，模式识别技术在现今社会也能快速发展。
当然，现在的模式识别还不算真正完整，不过人类科技的技术是不断发展的，相信总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会，成为我们人类不可或缺的一部分。
模式识别与智能信息处理该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。
研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。
计算智能与智能系统本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。
生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。
该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。
智能信息与控制控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。
在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。
“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。
“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。
“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。