模式识别（Pattern Recognition）是指利用计算机对事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。它涉及对输入数据的特征提取和分类，从而识别出数据中隐藏的模式或规律。模式识别广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，帮助人们更好地理解和利用数据。
具体来说，模式识别包括以下几个步骤：
数据采集：
获取图像、视频、声音等数据。
特征提取：
从采集到的数据中提取有助于识别的特征。
模式分类：
根据提取的特征将数据划分到不同的类别中。
识别和决策：
最终识别出具体的模式或对象，并作出相应的决策。
模式识别的应用非常广泛，例如在工业自动化中用于质量检测和零件识别，在医疗诊断中用于医学影像分析，在安全监控中用于人脸识别和行为分析，以及在自动驾驶中用于道路标志识别和障碍物检测等。
随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络的广泛应用，模式识别的准确性和效率得到了极大的提升。这些模型能够通过大规模的数据训练，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中达到甚至超过人类的水平。