在火车站，我们不用排队取票，刷身份证就可以顺利到达；回家的时候，我们不怕忘记带钥匙，刷指纹就可以开门。这些便利与计算机识别技术的发展是分不开的。计算机识别技术，又称模式识别，是指计算机利用数学技术对所研究的模式进行自动处理和解释。“纹样”根据不同的分类依据可以分为很多种类。例如，根据识别对象的不同，可以分为环境识别和物体识别。如果对象是人，我们可以将模式识别分为光学信息识别和声学信息识别等类别。20世纪40年代到50年代，随着计算机和人工智能的诞生，模式识别的概念应运而生。20世纪60年代，模式识别技术发展迅速，成为一门新兴学科。早期模式识别技术的研究重点主要集中在数学方法上，而解决模式识别问题的统计决策理论极大地促进了模式识别研究的发展。后来，一些科学家将模式识别的研究方向转移到人工神经网络领域。学者们发现计算机网络的存储和计算能力会给模式识别技术带来新的革新。人工神经网络技术也不负众望。在短短几年内，极大地推动了模式识别技术的发展，取得了诸多应用成果。模式识别技术的快速发展与其显着的特点是分不开的。与人工作业相比，模式识别技术的优势非常显着，比如速度快、准确率高，也就是效率高。对于快速发展的市场，效率无疑直接与竞争力和效益挂钩，这是任何领域都不能放弃的“联合”技术。随着模式识别技术的不断发展，其应用领域不断扩大，与其他学科的交叉点也越来越多。但是，从模式识别系统的本质来看，模式识别的关键是利用模糊数学的理论来解决分类识别问题。根据识别技术的领域和用途不同，采用的识别方法也不同。但总的来说，模式识别系统基本上可以由三部分组成，即数据采集与生成、数据分析和数据分类。模式识别的发展方向是多样的，目前主要有图像处理、计算机视觉、语音和语言信息处理等研究方向。图像处理技术很好理解，就是用计算机处理图像的技术。图像处理技术在模式识别中的应用需要计算机从图像中提取一些有用的量度、数据或信息，进行分析，然后进行分类和识别。在模式识别的实际应用中，图像处理技术往往作为预处理步骤出现，需要与计算机视觉等技术相结合才能完成实际应用。计算机视觉技术是指利用设备对物体进行识别、分析和处理的技术。计算机视觉技术的主要任务是模拟生物视觉，对采集到的图像数据进行处理，获取相应场景的三维信息。对于人类和其他生物来说，通过视觉感知环境是一种编入基因的本能，但对计算机来说却极具挑战性。计算机视觉是一门综合性学科，包括计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学、统计学、神经生理学和认知科学。语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门学科，其理论基础是计算语言学。计算语言学通过建立形式化的数据模型，对自然语言进行分析和处理，最终达到用机器模拟部分甚至全部人类语言能力的目的。自然语言是人类在自身发展过程中产生的语言，比如我们学习的汉语和英语。计算机语言是一种人工语言，是一种用来在人与计算机之间传递信息的语言，比如我们学过的C语言、python。随着全球信息产业的快速发展，我们即将进入数字经济时代。数字经济时代，模式识别技术的市场需求也将增加，这将进一步推动其产业化发展。例如，随着大数据时代的到来，信息传播的维度和丰富度不断增加，文本、语音、图像、视频等不同形式的信息往往同时出现。随着我们从2G走向5G，互联网数据也从单模向多模转变。这种转变带来了很多新的经济效益，比如播客、视频博主甚至直播行业的兴起，都得益于互联网信息的多模态发展。这一发展也推动了模式识别技术从单模态识别向多模态识别发展。只有模式识别技术适应了多模态数据信息，我们才能利用好这些有价值的数据，为我们提供“个性化推荐”等功能；我们还可以管理这些有价值的数据，为我们的网上冲浪提供隐私保护和清晰的环境。在其他行业中，由于单一的模式识别技术各有优缺点，在应用中难免会出现一些问题。因此，在一些对安全级别要求较高的应用场景中，往往需要使用两种或两种以上的模式识别技术。随着物联网时代的到来，这种多方法结合的模式识别技术也有望成为现实，为我们的日常生活和工作提供更可靠的保障和更人性化的便利。模式识别技术对大数据、人工智能、物联网、智慧交通、智慧医疗等关键信息化进程具有重要意义。随着数字经济时代的到来和国家对科技创新的大力投入，识别技术的市场进一步扩大，我国在识别技术方面也取得了长足的进步，前景可期。
