模式识别是将输入数据基于对象或类进行分类的过程关键特性。模式识别有两种分类方法: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方面有广泛的应用。

监督分类

该模式识别方法采用输入数据的监督分类监督式学习基于来自不同对象类的训练数据创建分类器的算法。然后，分类器接受输入数据并分配适当的对象或类标签。

在计算机视觉中，监督模式识别技术被用于光学字符识别(OCR)、人脸检测、人脸识别、对象检测和对象分类。

非监督分类

的非监督分类该方法通过分割或聚类技术在未标记数据中寻找隐藏结构。常用的无监督分类方法有:

• k - means聚类
• 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被用于目标检测和图像分割。

有关详细信息,请参见计算机视觉工具箱™,图像处理工具箱™,统计和机器学习工具箱™，与…连用MATLAB^®。