‘壹’ 模式识别是什么
模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
一、模式识别方法
1、决策理论方法
又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
2、句法方法
又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。
模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。
二、模式识别的应用
模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
① 文字识别
汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
②语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
③ 指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
③ 遥感
遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。
④医学诊断
在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
三、统计模式识别
统计模式识别(statistic pattern recognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。
统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机（SVM）。
四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
1、语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface, HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
2、生物认证技术
生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。
3、数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
五、结 语
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。
‘贰’ 网络信息安全工程，大数据与云计算 ，人工智能与模式识别，哪个就业前景好
目前看都有前景，现在是移动互联网，大数据以后会更好，互联网学习入门比较快，然后在大数据
‘叁’ 物联网技术与应用和模式识别的区别
什么是物联网？有些人认为，顾名思义，”物联网是物物相连的互联网”，显然这是一个错误，这个顾着中文名思出来的义具有非常大的误导性。物联网的英文是”theinternetofthings”，仅对things进行翻译的话，指实体或者对象，技术人员比较容易理解实体或者对象的含义，它是将外在世界进行的数字化映射。当然，大家已经习惯叫做物联网。物联网专业究竟学什么？然而，我们知道物联网技术不是对现有技术的颠覆性革命，而是通过对现有技术的综合运用。那么物联网专业究竟学什么？据了解，物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。由于物联网涵盖的领域很多，而本科阶段学生可以学到的东西又较为有限，总的来说，各个学校的物联网工程专业是结合了学校自身长处与物联网某个领域的”定向专攻”。很多物联网工程专业的学生总是在说：”我们专业好像和计算机专业学的差不多”、”感觉就是把网络工程换了个名字”。其实在专业课程设置上，物联网工程专业和传统的IT专业还是有较为明显的差异的。据了解，物联网工程专业的学生除了要学习编程语言、网络等IT基础知识之外(应用层和传输层)，还需重点学习传感器、RFID、模式识别基础这些物联网感知层方面的知识。物联网本身是一个很大的圈子，而信息技术是物联网的基础和支柱，所以在大一大二的基础课程期间，物联网专业和计算机专业区别较小。而在后期专业方向上，物联网专业的学生接触的项目、课题会比计算机专业的更加宽泛、充实。物联网专业就业物联网工程专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但我们可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。据北京科技大学物联网与电子信息系主任王志良教授介绍，该校第一批物联网专业的学生还没毕业，但已经得到了物联网行业企业的认可。有些知名企业向他们伸出了橄榄枝，邀请学生们进行实习。众所周知，去大企业实习，是很多应届毕业生进入名企的敲门砖。中科院院士、华东师大软件学院院长何积丰表示，未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。因为物联网是个交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识，但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大，而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历，因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手，找准专业方向、夯实基础，同时增强实践与应用能力。英语很重要！！！你必须能看懂外国人写的有关物联网的着作！英语不好会有影响！但是可以进大学恶补！网络营销：www.wzyunying.com
‘肆’ 图像模式识别,网络安全,图像加密,视频处理，情感计算哪个方向简单，写论文好写
以前没学过不要紧，现在学就好了。我接触过图形模式识别和视频处理，感觉模式识别部分是比较热门的，相对来说论文容易发一点。
‘伍’ 网络信息安全工程，大数据与云计算 ，人工智能与模式识别，哪个就业前景好
不是特了解，但是两个没有特别大的差距。如果一定要选，大数据会好一些。现在太多的公司需要数据分析师了。而云计算那块只有少部分的互联网公司才有。
‘陆’ 信号处理 信息处理 雷达 图像 模式识别 通信 信息安全 密码学 各有什么不同
我本人是电子信息工程专业的，已经毕业。你的问题我按照我毕业学校的大概情况给你回答吧，其他学校的专业设置或者有些差异，不过不会很多。
1.信息工程。这个是一级学科，也就是系的名称。像我学校，这个系就包括以下几个专业：电子信息工程，通信工程，微电子专业，计算机科学与技术。
2.电子信息工程。学习方向很广，每个方向都不容易。主要课程有主要课程：电路理论系列课程、计算机技术系列课程、信息理论与编码、信号与系统、数字信号处理、电磁场理论、自动控制原理、感测技术等。它属于软硬件结合的专业，所以就业方向广，可以做软件开发，软件测试，嵌入式研发，硬件电源，硬件生产等等。
3.电子科学与技术。属于电气信息类。主要课程涉及物理电子、光电子与微电子学领域，对于各种电子材料、元器件、集成电路都要学习认识。 它偏向于硬件方面的。就业方向可以是集成电子系统和光电子系统的设计、制造和相应的新产品、新技术、新工艺的研究、开发等方面。
4.微电子学。它是一门综合性很强的边缘学科，其中包括了半导体器件物理、集成电路工艺和集成电路及系统的设计、测试等多方面的内容；涉及了固体物理学、量子力学、热力学与统计物理学、材料科学、电子线路、信号处理、计算机辅助设计、测试和加工、图论、化学等多个领域。它偏向于硬件方面。就业方向可以选择一些高新技术仪器生产，研发相关行业。
5.电子信息科学与技术。这是一级学科，下设四个二级学科专业，分别是物理电子学，电磁场与微波技术，电路与系统，微电子与固体电子学 。
6.计算机科学与技术。这个专业课程包括计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法。它偏向软件方面。就业方向可以是软件编程，开发，维护，以及计算机应用相关行业。
7.信息与计算科学。主要课程有:操作系统，计算机网络,C语言,软件设计方法,数据结构,计算机图形学,信息理论基础,编码理论与应用,图像语言处理与模式识别,应用密码学与信息安全,软件工程方法,以及数学分析,线性代数,空间解析几何,复变函数，微分方程,计算方法，管理运筹学,概率论与数理统计，数学模型，数学实验，金融分析,数值分析，信息与计算科学。就业方向，可以在信息与计算科学、计算机信息处理、经济、金融等部门从事研究、教学、应用软件开发或者是管理部门从事一些实际应用、开发研究或者管理工作。
最后，给楼主一些建议。楼主给出的都是与计算机有关的高新技术专业，这些专业侧重点不同，选择的时候可以根据自己的兴趣爱好以及能力选择，并多询问父母。而且选择这些专业，就要准备努力了。不用心学，那么毕业后什么也不懂，因为它们都不容易学。
楼主的分真不好挣。。。。好了，继续回答。
信息显示与光电技术：这个专业比较新而且提供个学习的学校也少。一些学校把这专业归属于信息工程系，也有把它归于机电系。主要课程：发光原理基础、平板显示驱动技术、液晶电子学、场致发光显示、气体放电与等离子体显示、真空微电子学与场发射显示、大屏显示技术、电子光学及其应用、现代薄膜技术、显示器件制造技术等现代显示技术课程及通信原理、计算机实用网络技术等。就业方向可以是显示器及相关产品的生产研究方面，以及一些涉及电子信息显示技术、光电成像技术、电子束技术及器件、真空物理技术、电光源技术等的科研、设计、生产和应用等。
信息管理与信息系统：主要学习经济、管理、数量分析方法、信息资源管理、计算机及信息系统方面的基本理论和基本知识。专门设置信息管理和信息系统专业的院校很多，其中工科院校偏重对计算机应用的学习，文理院校偏重在管理上的研究，所以，在不同的学校的内容可能差异很大。就业方向主要是与计算机应用相关的工作，还有一些信息管理的工作。具体的还要看学校方面的专业着重方向如何。
电磁场与无线技术：这个专业一般也是归于电子信息工程系。主要课程通信原理、数字信号处理、电路分析基础、信号与系统、模拟电路基础、电磁场理论、微机系统与接口技术、天线原理与设计、电波传播理论、微波技术基础、微波电路、通信网、通信技术与系统、交换技术基础等。就业方向可以是通信、广播电视、航空航天、遥感、遥测遥控、雷达、电子对抗、电子元器件、资源探测和医疗设备等领域的研究所、公司、工厂和相关部门从事理论研究、工程设计、无线网络维护、应用开发和技术管理等工作。
‘柒’ 网络与信息安全、信息安全有什么区别呢
网络信息安全是一个关系国家安全和主权、社会稳定、民族文化继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快越来越重要。网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。它主要是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
特征：
网络信息安全特征 保证信息安全，最根本的就是保证信息安全的基本特征发挥作用。因此，下面先介绍信息安全的5 大特征。
1. 完整性
指信息在传输、交换、存储和处理过程保持非修改、非破坏和非丢失的特性，即保持信息原样性，使信息能正确生成、存储、传输，这是最基本的安全特征。
2. 保密性
指信息按给定要求不泄漏给非授权的个人、实体或过程，或提供其利用的特性，即杜绝有用信息泄漏给非授权个人或实体，强调有用信息只被授权对象使用的特征。
3. 可用性
指网络信息可被授权实体正确访问，并按要求能正常使用或在非正常情况下能恢复使用的特征，即在系统运行时能正确存取所需信息，当系统遭受攻击或破坏时，能迅速恢复并能投入使用。可用性是衡量网络信息系统面向用户的一种安全性能。
4. 不可否认性
指通信双方在信息交互过程中，确信参与者本身，以及参与者所提供的信息的真实同一性，即所有参与者都不可能否认或抵赖本人的真实身份，以及提供信息的原样性和完成的操作与承诺。
5. 可控性
指对流通在网络系统中的信息传播及具体内容能够实现有效控制的特性，即网络系统中的任何信息要在一定传输范围和存放空间内可控。除了采用常规的传播站点和传播内容监控这种形式外，最典型的如密码的托管政策，当加密算法交由第三方管理时，必须严格按规定可控执行。
信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证、数据加密等），直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。
信息安全学科可分为狭义安全与广义安全两个层次，狭义的安全是建立在以密码论为基础的计算机安全领域，早期中国信息安全专业通常以此为基准，辅以计算机技术、通信网络技术与编程等方面的内容；广义的信息安全是一门综合性学科，从传统的计算机安全到信息安全，不但是名称的变更也是对安全发展的延伸，安全不在是单纯的技术问题，而是将管理、技术、法律等问题相结合的产物。本专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才。
‘捌’ 网络安全
该专业是在计算机科学与技术专业基础上发展起来的新专业，随着计算机技术应用领域的扩展，信息安全越显重要。主要培养学生具有扎实的理论基础和全面的计算机技术和信息安全专业知识，使得学生有较宽的知识面和进一步发展的基本能力。加强学科所要求的基本修养，使学生具有本学科科学研究所需的基本素质，为学生今后的发展、创新打下良好的基础。
主干课程有集合论与图论、计算机组成原理、计算机体系结构、接口技术、计算机网络、数据结构与算法、编译原理、软件工程、计算机通讯、信息安全引论、密码学应用与实践、计算机网络安全、信息内容安全、信息论、模式识别、路由器及防火墙技术、病毒理论及防治技术、系统性能评价及认证理论等课程。
毕业生适宜到科研部门、教学单位、公司、管理部门从事信息安全方面的科学研究、开发应用或教学工作；也可以继续攻读计算机科学与技术学科的硕士学位。
‘玖’ 人工智能与网络安全哪个更有发展前途
人工智能,
在生活生产的应用比较广,
很多产品和软件都有智能技术.
机器人,专家系统,智能控制技术,模式识别,特别重要,实用.
比较容易找工作.
‘拾’ 01模式识别与人工智能 02网络与信息安全 03知识发现与知识工程 04图形图像与视频处理 05理论计算机科学
我是学模式识别与人工智能的。这个专业和图形图像与视频处理有重叠的地方。这两个专业都很有趣，举个例之，智能车的视觉导航。至于理论计算机科学，我觉着跟理论挂钩的，不是什么好专业。另两个就不懂了