模式识别是将输入数据分类为对象或类的过程主要特征模式识别中有两种分类方法：监督分类和非监督分类。
模式识别在计算机视觉、雷达处理、语音识别和文本分类等领域有着广泛的应用。
监督分类
使用支持向量机（SVM）和猪特征提取检测人。看万博1manbetx见文档详情请参阅。
无监督分类
这个无监督分类该方法的工作原理是使用分割或聚类技术在未标记的数据中找到隐藏的结构。常见的无监督分类方法包括：
- 聚类群集
- 高斯混合模型
- 隐马尔可夫模型
在图像处理和计算机视觉中，无监督模式识别技术用于目标检测和图像分割。
通过使用高斯混合模型将图像像素分为前景（白色像素）和背景（黑色像素）来检测运动对象。看见实例详情请参阅。
基于颜色的图像分割使用k-均值聚类。
有关详细信息，请参阅计算机视觉工具箱™,图像处理工具箱™和统计和机器学习工具箱™，它们与MATLAB®.
