模式识别诞生于20实际20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。简单点说，模式识别是根据输入的原始数据对齐进行各种分析判断，从而得到其类别属性，特征判断的过程。为了具备这种能力，人类在过去的几千万年里，通过对大量事物的认知和理解，逐步进化出了高度复杂的神经和认知系统。举例来说，我们能够轻易的判别出哪个是钥匙、哪个是锁，哪个是自行车、哪个是摩托车；而这些看似简单的过程，其背后实际上隐藏着非常复杂的处理机制。而弄清楚这些机制的作用机理正是模式识别的基本任务。

那么，到底什么是模式呢？广义地说，模式是存在于时间和空间中的可观察的事物，如果我们可以区别它们是否相同或者是否相似，那我们从这种事物所获取的信息就可以称之为模式。人们为了掌握客观的事物，往往会按照事物的相似程度组成类别，而模式识别的作用和目的就在于把某一个具体的事物正确的归入某一个类别。

下面我们举一些例子来说明，到底哪些是模式识别的范畴：

1．将铅笔、钢笔、圆珠笔、毛笔、彩笔都归类为书写用的“笔”；

2．医生根据心电图化验单来判断病人是否得心脏病；

3．警察根据指纹来进行身份验证；

4．利用计算机进行字符识别；

5．根据用户的虹膜进行身份识别；

6．判断当前用户发出的声音是什么字符；

7．判断当前图片中是否有行人、人脸、车辆等；

8．对出现在图片序列中的行人、车辆进行跟踪；

9．对图片中的人脸进行身份识别验证；

10．对车辆的拍照进行识别；

11．判断车辆的颜色、车型；

12．在海量图片库当中寻找与某一张图片相似的若干图片；

13．根据用户哼唱的音调搜索对应的歌曲；
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2.计算机视觉与图像处理、模式识别和机器学习，之间有什么关系？
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