模式識別是基于主要特征將輸入數(shù)據(jù)劃分為對象或類的過程。模式識別的分類方法有兩種：受監(jiān)督分類和不受監(jiān)督分類。

模式識別可應用于計算機視覺、雷達處理、語音識別和文本分類。

受監(jiān)督分類

在模式識別方法中，輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學習算法，它是基于不同對象類的培訓數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應的對象或類標簽。

在計算機視覺中，受監(jiān)督模式識別技術用于光學字符識別 (OCR)、人臉檢測、人臉識別、對象檢測和對象分類。

使用級聯(lián)分類器進行人臉檢測（左）和停標志檢測（右）。

使用支持向量機 (SVM) 和 HOG 特征提取檢測人員。

>>>不受監(jiān)督分類

不受監(jiān)督分類方法的工作原理是使用分割或聚類分析技術尋找未標記的數(shù)據(jù)中的隱藏結構。常用的不受監(jiān)督分類方法包括：

K均值聚類分析法

高斯混合模型

隱馬爾可夫模型

在圖像處理和計算機視覺中，不受監(jiān)督模式識別技術用于對象檢測和圖像分割。

使用高斯混合模型，將圖像像素分成前景（白色像素）和背景（黑色像素）以檢測移動對象。

使用 K 均值聚類分析法進行基于顏色的圖像分割。