关于模式识别应用发展的研究和分析
模式识别技术的现状与发展
150数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言模式识别是人工智能领域的基础技术，以寻找数据模式作为基本问题，以机器识别和感知为基本结果。
模式识别和机器学习作为基本方法在感知数据之外的数据中也有使用，例如在大量数据中搜索信息的数据挖掘学科。
近年来随着计算机技术的快速发展和算法技术的研究，模式识别技术进入了一个新的高速发展期。
无论是模式识别本身的理论和方法，还是应用场景的拓宽，都取得了长足的发展。
2 模式识别基础理论和方法的研究现状模式识别的基础理论主要包括特征学习、分类器、聚类等，为了达到更好分类的目的，研究目标整体为高效性，鲁棒性的改善。
2.1 分类器分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别 [1]。
分类器最热门的就是现在广泛使用的深度学习算法，在整个人工智能领域都取得了很多应用成果，远超先前相关技术。
其作为一种模式识别分析手段，包括卷积神经网络，递归神经网络和无监督预训练三种方法。
其中经典模型“卷积神经网络模型”灵感是来自视觉系统的结构。
关于深度学习的研究虽然基本理论较为固定，但是一直有着算法性能上的特化和改进，偶尔有优化深度学习架构的尝试。
在深度学习架构的优化中，神经网络作为一种更加强大的模型，能对更加丰富的函数簇建模[2]。
此外，在深度学习大框架模型中，可算性理论研究也很多。
这些研究方法有助于提前估算所选择的具体方法和数据范围，提高了效率。
在研究具体问题时，多种分类器合作结果也是常用的，这种运用方式称之为集成学习，其往往也能得到更好的训练结果[3]。
2.2 聚类聚类基本思想是定一个由样本点组成的数据集，通过聚类分成的簇是一组数据集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异，其作为简化计算和加快收敛方式在研究中很常用。
模式识别技术在机器人视觉中的应用研究
模式识别技术在机器人视觉中的应用研究第一章引言随着机器人领域的不断发展，模式识别技术在机器人视觉中的应用越来越广泛。
机器人视觉是机器人智能化的重要表现形式，而模式识别技术则是机器人视觉实现的重要手段。
本文从机器人视觉和模式识别技术两个方面入手，探讨了模式识别技术在机器人视觉中的应用研究。
第二章机器人视觉机器人视觉是指机器人通过外部感知，利用光电传感器等器件，获取周围环境的空间位置关系、物体特征等信息，并对这些信息进行分析、处理和解释，进而实现机器人自主操作和控制的技术。
机器人视觉主要包括目标检测、跟踪、定位、识别等方面的内容。
目前，机器人视觉技术已经广泛应用于工业制造、无人车辆、机器人导航等领域。
机器人视觉技术的核心在于对周围环境的感知和理解能力。
机器人通过外部传感器获取周围环境的信息，然后进行处理和分析，最终转化为可供机器人理解和使用的信息，进而实现机器人的自主操作和控制。
机器人视觉技术的主要应用包括自主导航、环境监测、场景分析、物体识别等方面。
下面将重点介绍机器人视觉中的物体识别技术。
第三章模式识别技术模式识别技术是指通过数据对模式进行分类、聚类、识别等操作的一种技术。
模式可以是图像、文字、声音等各种形式的信息。
模式识别技术主要包括特征提取、分类等过程，其中特征提取是模式识别的重要步骤，在机器学习和深度学习领域中有广泛应用。
模式识别技术的应用范围非常广泛，除了机器人视觉领域之外，在生物信息、金融、医疗等领域也有着广泛的应用。
模式识别技术在机器人视觉中的应用主要包括物体识别、场景分析、运动检测等方面。
其中，物体识别是模式识别技术在机器人视觉中的重要应用之一。
下面将详细介绍物体识别技术在机器人视觉中的应用研究。
第四章物体识别技术在机器人视觉中的应用研究物体识别是机器人视觉中的重要应用之一，其主要任务是对周围环境感知到的物体进行分类和识别，以便机器人进行自主决策和控制。
物体识别技术的应用范围很广，包括工业制造、无人驾驶、智能家居等领域。
模式识别在智能安防中的应用研究
模式识别在智能安防中的应用研究智能安防技术是现代社会安全保障的重要组成部分，而其中的模式识别技术则扮演了至关重要的角色。
本文将对模式识别在智能安防中的应用进行研究和探讨。
一、引言随着科技的进步和社会安全形势的日益严峻，传统的安防手段已经难以满足人们对安全的需求。
智能安防技术应运而生，其中的模式识别技术以其高效、快速、准确的特点，成为智能安防系统中的重要环节。
本文将重点讨论模式识别技术在智能安防领域的应用和研究进展。
二、模式识别技术概述模式识别技术是指通过对输入的数据进行分析和处理，从中学习和识别出相关规律、模式或特征，并进行分类、识别或预测。
在智能安防中，模式识别技术主要通过对视频、图像和声音等数据的处理，实现对异常行为的识别和预警。
三、模式识别技术在智能监控中的应用1. 人脸识别人脸识别是智能监控中最常见和重要的应用之一。
通过对人脸图像进行特征提取和匹配，智能安防系统可以识别出特定的人脸，并与数据库进行比对，从而实现对身份的识别和验证。
人脸识别技术可以应用于公共场所、重要目标区域等多个场景，提供实时的安全监控和预警功能。
2. 运动目标跟踪运动目标跟踪是智能监控中另一个重要的模式识别应用。
通过对视频图像中的运动目标进行分析和提取，智能安防系统可以实时跟踪目标的位置、速度和轨迹等信息，对异常行为进行预警。
运动目标跟踪技术可以应用于车辆监控、人员活动分析等多个场景，提供有效的安全保障。
四、模式识别技术在智能报警中的应用1. 声音识别声音识别是智能报警中常用的模式识别技术之一。
通过对不同声音的频率、幅度和时域特征进行提取和分析，智能安防系统可以识别出异常声音并进行报警。
声音识别技术可以应用于火警报警、爆炸声音检测等场景，提供快速的安全反应和处理。
2. 光线变化识别光线变化识别也是智能报警中的重要应用之一。
通过对视频图像中光线变化的分析和提取，智能安防系统可以识别出异常的光线变化并进行报警。
光线变化识别技术可以应用于闯入报警、夜间监控等场景，提供全天候的安全监控功能。
基于模式识别的智能识别技术研究
基于模式识别的智能识别技术研究随着科技的不断发展，越来越多的技术走进了我们的日常生活中。
智能识别技术便是其中之一。
而基于模式识别的智能识别技术，则是人工智能研究的重要领域之一。
本文将围绕基于模式识别的智能识别技术展开探讨。
一、模式识别技术简介模式识别，是一种人工智能领域的技术，它的主要任务是从大量的数据中识别出一种或多种规律，并使用这些规律来破解、分类或预测未知的数据。
模式识别技术常被用在图像识别、语音识别、生物信息学、计算机辅助诊断、人脸识别、指纹识别、语义分析等领域。
二、基于模式识别的智能识别技术的应用领域模式识别技术能够识别出一系列的模式，如图像、声音、文字、信号、行为等，并将这些模式进行分类、聚类、回归、推断等操作以达到人工智能的目的。
而基于模式识别的智能识别技术则是将这种技术应用到更广泛的领域中。
以下是一些基于模式识别的智能识别技术的应用领域：1. 人脸识别人脸识别技术是基于模式识别算法的一种，通过分析面部特征，使用计算机程序识别和鉴别人脸，并将其与数据库中的人脸进行比对。
在人脸识别领域，模式识别技术被广泛应用于安全系统、门禁管理、视频监控等领域。
2. 视频监控视频监控技术是利用摄像机进行的视觉监测，可以帮助人们了解房间内的活动、交通堵塞状况、危险状态等。
而模式识别技术则可以针对视频数据进行处理和识别，如识别异常行为、自动拍摄等。
3. 声音识别声音识别是将声音信息转换并匹配到文字、图像或特定的动作上的技术。
在语音识别和自然语言处理中，模式识别技术被广泛应用。
主要作用是将语音转写成可编辑的文本，或将语音转化为命令并发出动作控制。
三、基于模式识别的智能识别技术的研究进展模式识别技术作为一种高新技术，十分重要和复杂。
在过去的几十年间，模式识别技术在不断地取得进展。
1. 深度学习深度学习是目前机器学习领域最为流行的技术，它通过建立多层神经网络，对数据进行分析、学习和预测。
深度学习技术已经成功应用在语音识别、图像识别等领域，并在这些领域内取得了大量优秀的成果。
深度学习在模式识别和预测分析中的应用进展
深度学习在模式识别和预测分析中的应用进展随着科技的飞速发展，人工智能领域取得了显著的进步，其中深度学习技术更是成为了研究的热点。
深度学习，这个被誉为“人工智能的瑞士军刀”，在模式识别和预测分析中展现出了惊人的能力。
它如同一位敏锐的侦探，能够从海量数据中发现隐藏的线索，揭示出事物的本质。
首先，让我们来探讨一下深度学习在模式识别方面的应用。
模式识别是指通过计算机对输入数据进行分析和处理，从而实现对特定目标或现象的识别。
在这个过程中，深度学习就像是一位精通各种乐器的音乐家，能够精准地捕捉到数据中的微妙变化，并将其转化为有价值的信息。
例如，在图像识别领域，深度学习可以通过训练大量的样本数据，自动学习到图像的特征表示，从而实现对图像中物体的准确识别。
这种能力使得深度学习在人脸识别、自动驾驶等众多领域得到了广泛应用。
接下来，我们再来看看深度学习在预测分析方面的表现。
预测分析是指根据历史数据和现有趋势，对未来可能发生的事件进行预测。
在这方面，深度学习就如同一位经验丰富的航海家，能够在茫茫大海中找到正确的航线。
通过建立复杂的神经网络模型，深度学习能够挖掘出数据中的潜在规律，并据此进行准确的预测。
例如，在金融市场中，深度学习可以分析历史交易数据，预测股票价格的走势；在气象预报领域，深度学习可以根据气象数据预测未来的天气情况。
这些应用不仅提高了预测的准确性，还为相关行业带来了巨大的经济效益。
然而，尽管深度学习在模式识别和预测分析中取得了显著的成果，但我们也必须认识到其存在的局限性。
深度学习需要大量的训练数据和计算资源，这使得在一些资源有限的应用场景中难以发挥出其最大的潜力。
此外，深度学习模型的解释性较差，往往被视为一个“黑箱”，这在一定程度上限制了其在关键领域的应用。
因此，如何克服这些挑战，进一步推动深度学习技术的发展，仍然是一个值得关注的问题。
总的来说，深度学习在模式识别和预测分析中的应用已经取得了令人瞩目的进展。
模式识别技术研究及应用现状分析
模式识别技术研究及应用现状分析随着人工智能技术的发展，模式识别技术逐渐成为研究热点。
所谓模式识别，是指通过对大量数据进行学习和分析，从中提取出特征并建立相应的数学模型，最终实现对未知数据的自动识别和分类。
在现代科技、医学、工业、军事等领域，模式识别技术已经得到了广泛应用。
本文将主要从技术原理、应用领域和发展趋势三个方面阐述模式识别技术的研究及应用现状。
一、技术原理模式识别技术主要包括特征提取、模型建立和分类判别三个步骤。
其中，特征提取是模式识别的关键，它通常是通过对数据进行处理和转换，选取最具代表性的特征来描述数据集。
常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、主成分分析等。
模型建立是指根据所选取的特征，构建合适的数学模型，通常采用人工神经网络、支持向量机、决策树等算法。
分类判别是指将未知数据样本归入已知类别的过程，在实际应用中，通常需要通过学习训练样本进行分类器的训练和调优。
二、应用领域模式识别技术在各个领域的应用日益广泛。
以下主要介绍几个领域。
1.医学领域医学影像诊断是目前医学领域中最重要的应用之一。
基于模式识别技术的医学影像分析能够实现对肿瘤、心脏、神经等疾病的诊断和治疗。
此外，模式识别技术还常被用于分析生物信号，如心电图、脑电图、眼电图等，从中提取出有助于诊断的特征。
2.金融领域金融风险控制是模式识别技术在金融领域中的重要应用之一。
基于模式识别技术的风险管理模型能够实现对信用风险、市场风险、操作风险等各种风险的监测和控制。
此外，模式识别技术还可以对市场和投资进行预测和分析，帮助投资者制定出最优化的投资策略。
3.智能制造领域智能制造是将物联网、云计算、大数据等技术应用于制造业的转型升级。
模式识别技术在智能制造中的应用主要包括工业设备故障诊断、工业自动化控制、产品质量检测等。
通过应用模式识别技术，能够实现对制造过程中各环节的监控和自动化控制，从而提高制造效率和产品质量。
三、发展趋势随着数据量的不断增加和计算能力的提高，模式识别技术将有望迎来更广泛的应用。
基于机器学习的雷达工作模式识别的研究和应用
基于机器学习的雷达工作模式识别的研究和应用摘要：随着雷达技术的不断发展，雷达的应用范围越来越广，需求也越来越多。
然而，雷达技术在实际应用中需要进一步提高其实用性和实时性。
本文主要研究基于机器学习的雷达工作模式识别，通过分析雷达工作模式的输出信号分布的不同特征，提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法。
经过实验比较，该算法达到了较好的识别效果，同时该算法也能够更好地适应不同雷达系统的工作模式变化。
最后，本研究的算法在实际应用场景中也得到了验证，具有一定的实用价值。
关键词：雷达技术；机器学习；模式识别算法；卷积神经网络；实际应用引言：雷达技术在海洋测量、天气预报、安防监控等领域得到了广泛的应用。
随着雷达技术的不断提高，雷达工作模式设计也越来越复杂。
在实际应用中，如何对雷达工作模式进行准确的识别成为一个难点。
而基于机器学习的模式识别算法，可以有效提高雷达工作模式的识别精度和实时性。
因此，本文将基于机器学习的方法，对雷达工作模式进行研究和应用。
材料与方法：本文主要研究基于机器学习的雷达工作模式识别算法。
首先，对雷达工作模式的输出信号分布进行分析，发现不同工作模式生成的信号分布存在差异性。
因此，本文提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法，通过输入雷达工作模式的输出信号，对信号进行卷积运算和池化处理，得到模式识别的特征向量。
最后，采用支持向量机对特征向量进行学习和分类，从而实现雷达工作模式的自动识别。
结果与讨论：本研究的算法采用的是Keras框架下的卷积神经网络，并进行了实验测试。
实验使用了不同的雷达系统和不同的工作模式，结果表明基于卷积神经网络的算法具有优秀的识别效果。
同时，该算法还能够快速适应不同雷达系统的工作模式变化，且具有较高的实时性。
此外，本研究在实际应用场景中还进行了验证，证明该算法具有一定的实用价值。
结论：本文研究了基于机器学习的雷达工作模式识别算法，提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法。
人工智能中的模式识别算法研究
人工智能中的模式识别算法研究人工智能，是近些年来备受瞩目的科学领域。
它已经逐渐引领了各个领域的技术创新，像无人驾驶、机器翻译、智能客服等日常生活中已经嵌入了人工智能的应用。
而模式识别，作为人工智能中最为常见的领域之一，是世界各地牛人不断研究的重点。
本文将介绍人工智能中的模式识别算法研究，并深入探讨其应用领域。
一、什么是模式识别？模式识别，即对一系列已知的、或者预先设定的模式，通过自动分析、比对、分类的方式，从中提取出其本质的规律和结构。
在这个过程中，算法需要有效地筛选出模式中关键的特征和属性，以获取更为准确的分类结果。
模式识别常被应用于图像识别、语音识别等领域。
在图像识别领域中，模式识别系统可以自动提取、识别出图片中的物体、形状和颜色等特征，进而实现物体的检测与识别；语音识别中，则可以自动将语音转化成可供计算机处理的文本等形式，方便用户获取所需的信息。
二、人工智能中的模式识别算法作为人工智能中最常用的领域之一，模式识别算法也有着十分大的发展前景。
按照应用场景和数据类型的不同，现有的模式识别算法，可以分为监督式学习和非监督式学习两种类型。
1、监督式学习算法监督式学习算法，即在已知分类标签下，通过训练数据来构建分类模型，以便对未知数据进行分类。
此类算法最为典型的代表就是k-邻近算法和决策树。
k-邻近算法，即将测试数据与已有训练数据进行比对，根据其相似度来确定新数据的分类。
这种算法对数据量较小的情况下效果最佳，但是在遇到样本类别不平衡、特征数据众多等情况下，这种算法就会出现精度问题。
决策树，则是通过树形结构来区别、确定数据的类别。
在训练过程中，算法会依次选择属性来构建决策树，并通过计算每个属性的信息熵来评估分类效果。
这种算法尤其擅长于对含有多属性、大量数据、基础结构不确定的数据进行分类。
2、非监督式学习算法与监督式学习算法不同，非监督式学习算法，也就是在未知分类标签情况下，尝试对数据进行分类。
典型的非监督式学习算法有k-means、高斯混合模型等。
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课程名称:中外文学术论文写作姓名:周杉学号:212012083500005专业:软件工程学院:数学与计算机学院导师:黄襄念成绩:2013.5.23关于模式识别应用发展的研究和分析周杉(西华大学数学与计算机学院图像处理与模式识别实验室成都610039)摘要：自20世纪50年代以来，模式识别（Pattern Recognition）在人工智能兴起后不久就迅速发展成一门学科。
它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
本文主要讨论模式识别的一些基本概念和问题，以利于对模式识别的现状与未来的发展方向有更全面的了解。
关键词：模式识别人工智能信息科学中图分类号：TP399The Research and Analysis about the Development of PatternRecognition ApplicationsZHOU Shan(Mathematics and Computer College of Xihua University,Image Processing and Pattern Recognition Laboratory,Chengdu,610039) Abstract:Since the1950s,pattern recognition shortly quickly developed after the rise of artificial intelligence into a discipline.It studies the theory and methods in many areas of science and technology which has received considerable attention,and it also promote the development of artificial intelligence systems,expanding the possibilities of computer applications.This article focuses on pattern recognition of some basic concepts and issues in order to getting more comprehensive understanding about facilitate pattern recognition status and future direction of development.Keywords:Pattern Recognition Artificial Intelligence Information Science0引言狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。
狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。
不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。
随着第一台计算机ENIAC的出现以及人工智能的兴起，人们自然而然的把目光投向如何将人类的识别能力成为计算机的一部分功能，从而减轻人类自身的脑力劳动。
计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科[1]。
1模式识别与统计模式识别1.1模式与模式识别的概念广义地说，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)[2]。
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。
1.2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。
[3]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。
1.3模式识别系统不论是以哪种模式识别方法为基础的模式识别系统，基本上都是由两个过程组成的，即设计与实现。
设计是指用一定数量的样本（叫做训练集或学习集）进行分类器的设计。
实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
基于统计方法的模式识别系统如图所示[4]：1.4统计模式识别在统计模式识别中，一个模式表示为一组d个特征或属性，称为d维特征矢量。
识别系统运行有两种模式：训练和分类。
在训练模式中，预处理模块将感兴趣的特征从背景中分割出来，去除噪声，归一化模型，以及其它限定模式在紧支区间表示的操作；特征提取，选择模块找到合适的特征来表示输入模式；分类器被训练分割特征空间。
在分类模式中，被训练的分类器根据测量的特征将输入模式分配到某个模式类。
统计模式识别的决策过程可以总结如下：根据一个d维特征矢量，将一个给定模式分配到c类中的某一个[5]。
如果待分类样本的类条件密度已知，则可以通过贝叶斯决策理论来对样本进行分类；如果样本的类条件密度未知，则又根据训练样本的类别是否已知可以将分类问题二分为监督学习(标签训练样本)对非监督学习(未标签训练样本)[6]；监督学习和非监督学习又可分为参数估计和非参数估计。
统计模式识别的主要方法有：判别函数法，k近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。
BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术[7]，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。
统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC 理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支撑向量机[8]。
2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[9]、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。
2.1字符识别[10]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[11]。
汉字是历史悠久的中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。
汉字数量众多，仅清朝编纂的《康熙字典》就包含了49000多个汉字，其数量之大，构思之精，为世界文明史所仅有。
由于汉字为非字母化、非拼音化的文字，所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题。
目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
[12]从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。
到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
2.2语音识别[13]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[14]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。
2.3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[15]:左旋型（left loop）,右旋型（right loop）,双旋型（twin loop）,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。
在指纹识别的应用中，一对一的指纹鉴别已经获得较大的成功，但一对多的指纹识别，还存在着比对时间较长，正确率不高的特点。
为了加快指纹识别的速度，无论是对简化图像的预处理，还是对算法的改进，都刻不容缓。
2.4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[16]，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。
3模式识别技术的发展趋势[17]3.1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。