模式識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

模式識(shí)別技術(shù)類似人類認(rèn)知和識(shí)別的特性，生物信息特征相當(dāng)于人的實(shí)名。

（1）與人類認(rèn)知和識(shí)別類似。

模式識(shí)別技術(shù)有特色，通過對(duì)生物特征信息進(jìn)行測(cè)量和比對(duì)分析，判別樣本與預(yù)留模板是否一致。模式識(shí)別技術(shù)該特性和人類識(shí)別認(rèn)知的特性具有類似性。

（2）相當(dāng)于人的實(shí)名。

人的生物特征和人自身是緊密相連且無法分開的，對(duì)人進(jìn)行模式識(shí)別等生物特征認(rèn)證，如同識(shí)別對(duì)方姓名與其生物信息特征是否一致，如同對(duì)人的實(shí)名進(jìn)行生物信息法定物證復(fù)核。例如指紋是法定物證。

模式識(shí)別技術(shù)的缺點(diǎn)

模式識(shí)別技術(shù)具有“拒識(shí)率”和“誤識(shí)率”的缺陷，有效采樣獲取的特征點(diǎn)少，容易引起認(rèn)證誤判。

（1）拒識(shí)率、誤識(shí)率。

模式識(shí)別是對(duì)生物特征信息進(jìn)行測(cè)量，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，然后統(tǒng)計(jì)樣本與預(yù)留模板數(shù)據(jù)一致程度，經(jīng)比對(duì)設(shè)定閾值的誤差達(dá)到分析判別的目的。

這種閾值的誤差統(tǒng)計(jì)識(shí)別特性，使傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)具有“拒識(shí)率”和“誤識(shí)率”的缺陷。匹配閾值分?jǐn)?shù)大，“拒識(shí)率”就會(huì)升高；匹配閾值分?jǐn)?shù)小，“誤識(shí)率”也會(huì)升高。

（2）特征點(diǎn)數(shù)量限制。

模式識(shí)別是對(duì)生物特征信息進(jìn)行測(cè)量，然后統(tǒng)計(jì)樣本與預(yù)留模板一致程度，經(jīng)比對(duì)設(shè)定閾值的誤差達(dá)到分析判別的目的。

本節(jié)有一個(gè)重要的前提，即模式識(shí)別是對(duì)生物特征信息的測(cè)量是建立在一定采樣點(diǎn)基礎(chǔ)之上的。樣板與模板的有效采樣點(diǎn)少于一定數(shù)量，通過比對(duì)設(shè)定閾值誤差也就達(dá)不到分析判別的目的。傳統(tǒng)人臉識(shí)別有效采樣的特征點(diǎn)少，容易引起誤判，故不能廣泛被使用。

模式識(shí)別研究方向

模式識(shí)別又常稱作模式分類，從處理問題的性質(zhì)和解決問題的方法等角度，模式識(shí)別分為有監(jiān)督的分類（Supervised Classification）和無監(jiān)督的分類（Unsupervised Classification）兩種。二者的主要差別在于，各實(shí)驗(yàn)樣本所屬的類別是否預(yù)先已知。一般說來，有監(jiān)督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本，但在實(shí)際問題中，這是存在一定困難的，因此研究無監(jiān)督的分類就變得十分有必要了。

模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識(shí)、思想、議論等，屬于概念識(shí)別研究的范疇，是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識(shí)別主要是對(duì)語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號(hào)、生物傳感器等對(duì)象的具體模式進(jìn)行辨識(shí)和分類。

模式識(shí)別研究主要集中在兩方面，一是研究生物體（包括人）是如何感知對(duì)象的，屬于認(rèn)識(shí)科學(xué)的范疇，二是在給定的任務(wù)下，如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的理論和方法。前者是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家的研究內(nèi)容，后者通過數(shù)學(xué)家、信息學(xué)專家和計(jì)算機(jī)科學(xué)工作者近幾十年來的努力，已經(jīng)取得了系統(tǒng)的研究成果。

應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過程進(jìn)行辨識(shí)和分類，所識(shí)別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。這些對(duì)象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。

模式識(shí)別所分類的類別數(shù)目由特定的識(shí)別問題決定。有時(shí)，開始時(shí)無法得知實(shí)際的類別數(shù)，需要識(shí)別系統(tǒng)反復(fù)觀測(cè)被識(shí)別對(duì)象以后確定。

模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、 計(jì)算機(jī)科學(xué) 、生物學(xué)、控制論等都有關(guān)系。它與 人工智能 、 圖像處理 的研究有交叉關(guān)系。例如自適應(yīng)或自組織的模式識(shí)別系統(tǒng)包含了人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識(shí)別問題。又如模式識(shí)別中的預(yù)處理和特征抽取環(huán)節(jié)應(yīng)用圖像處理的技術(shù)；圖像處理中的圖像分析也應(yīng)用模式識(shí)別的技術(shù)。
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