简述模式和模式识别的概念

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模式是一种重复出现的结构或事件，它具有一定的规则性和可预测性。比如，太阳每天从东方升起，西方落下，这就是一个自然界中的模式。又比如，一首歌曲通常由几个段落组成，每个段落有固定的节奏和旋律，这就是一个音乐中的模式。我们可以通过观察和分析数据，找出其中隐藏的模式，从而理解和掌握事物的本质和规律。模式识别是通过使用计算机算法来自动发现数据中的规律性，并应用这些规律性来作出决策，例如将数据分类到不同的类别中。

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式"。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识知识点梳理1.1 模式识别的基本概念模式识别的应用实例：字符识别，动作识别，目标抓取等。模式识别概念：根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决

模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本(模式)相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并