一、生物图像处理和模式识别
生物图像处理和模式识别是一门涉及计算机科学、生物学和医学的交叉学科，它研究如何使用计算机技术来处理和分析生物图像数据，并从中识别出有用的信息。随着生物图像技术的不断发展和应用，生物图像处理和模式识别得到了越来越广泛的应用。
生物图像处理的基本原理
生物图像处理的基本原理是将生物图像数据转化为计算机可以处理的数字信号，然后利用图像处理算法对这些数字信号进行处理和分析。这些图像处理算法可以包括图像增强、图像滤波、图像分割、图像配准等。
图像增强是将原始图像进行滤波或变换，以改善图像的质量和清晰度。常用的图像增强算法有直方图均衡化、灰度变换等。图像滤波是对图像进行平滑处理，以去除噪声或图像中的不必要细节。常用的图像滤波算法有均值滤波、中值滤波等。
图像分割是将图像分成若干个具有类似特征的子区域。常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长等。图像配准是将多幅图像进行对齐，使得它们在空间上保持一致。常用的图像配准算法有基于特征点的配准、基于互信息的配准等。
生物图像模式识别的应用
生物图像处理和模式识别在医学影像诊断、生物学研究、药物研发等领域有着广泛的应用。
在医学影像诊断中，生物图像处理和模式识别可以帮助医生快速准确地分析和诊断影像数据。例如，可以利用图像分割算法将医学影像中的病变区域进行分割，辅助医生进行病变定位和诊断。此外，生物图像处理和模式识别还可以用于医学影像的重建和恢复，提高影像的质量和清晰度。
在生物学研究中，生物图像处理和模式识别可以帮助研究人员对生物图像数据进行分析，从中提取出重要的生物信息。例如，可以利用图像处理算法对光学显微镜图像进行分析，识别和计数细胞，测量细胞的形态和结构等。此外，生物图像处理和模式识别还可以用于分析基因图像数据，挖掘基因组的结构和功能。
在药物研发中，生物图像处理和模式识别可以帮助研究人员对药物在活体内的分布和作用进行观察和分析。例如，可以利用图像处理算法对药物在小鼠体内的荧光图像进行分析，计算药物的浓度和分布情况。此外，生物图像处理和模式识别还可以用于药物筛选和药效评价，加快药物研发的速度和效率。
生物图像处理的挑战和未来发展
生物图像处理和模式识别在实际应用中面临着一些挑战。
首先，生物图像数据的获取和预处理是非常重要的。生物图像数据可能受到噪声、运动伪影等干扰，需要利用图像预处理技术进行去噪和校正。此外，不同的生物图像数据可能具有不同的特点和分布，需要针对性地设计和优化图像处理算法。
其次，生物图像处理和模式识别需要充分利用大数据和机器学习等技术。生物图像数据往往具有大规模性和复杂性，需要建立高效准确的模型来处理和分析这些数据。机器学习算法可以帮助从生物图像数据中学习并提取有用的特征和模式，以实现自动化和智能化的图像处理和模式识别。
最后，生物图像处理和模式识别还需要与临床医学、生物学等学科进行深入的交叉和合作。只有与实际应用场景紧密结合，才能更好地解决实际问题，并推动生物图像处理和模式识别的发展。
总之，生物图像处理和模式识别是一门前沿的交叉学科，具有广泛的应用前景。随着生物图像技术的不断发展和突破，生物图像处理和模式识别将在医学、生物学等领域发挥越来越重要的作用。
二、语音识别属于模式识别吗？
语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。
语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。
三、模式识别有哪些？
很明显楼上是抄袭的。
我自己写写，拒绝抄袭。
常见的如：
指纹识别（IBM的指纹开锁，指纹门，指纹签到）
车牌识别（违章的时候咔嚓一下，你的车牌就被记录了）
语音识别（苹果sir，语音输入法）
手写体识别（触屏上的手写输入）
虹膜识别（电影里的高级密码锁，虹膜签到）
还有最常见的各大搜索引擎采用的方法也都是模式识别的范例。
图像领域：
图像分类、目标识别（比如雷达图像）、人脸识别（电影里把你的照片输入进去就能找到你的其他信息）
视频领域：
手势识别、目标跟踪、目标识别。
大概这样， 欢迎补充
四、模式识别理论？
模式识别的主要理论
(1)模板匹配理论
该理论认为人的长时记忆中存储着许多由过去生活经验所形成的关于客观事物刺激模式一一对应的微型副本或拷贝，被称为模板。刺激信息进入记忆系统时就与已有的各种模板进行比较，寻找最佳匹配，从而做出对刺激模式的确认和角色刺激模式从而被识别。模式匹配理论的假设要求人脑中存储有足够多的相应模板才能识别一个模式，极大的加重了记忆负担，且与现实生活不符，也无法解释人们在实际知觉的中队模式识别灵活性和变通性。
(2)原型匹配理论
记忆中存储的是原型，原型是指一个类别或范畴的所有个体的概括表征。刺激信息经感觉传入后只需与这种概括化了的原型进行比较并获得最佳匹配之后就可以得到识别。
五、什么是模式识别？
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
六、模式识别和分类器的关系？
：模式识别主要是对已知数据样本的特征发现和提取，比如人脸识别、雷达信号识别等，强调从原始信息中提取有价值的特征，在机器学习里面，好的特征所带来的贡献有时候远远大于算法本身的贡献；
模式分类可以理解为对具有了给定特征的样本通过分类器来进行分类，典型的模式分类方法有线性分类器（感知器，Fisher判别）、非线性分类器（BP神经网络、RBF、SVM），现实场景中主要是非线性啦，还有贝叶斯判决、C4.5、随机森林等等等等。
七、什么是模式识别和智能控制？
模式识别和智能控制是一种计算机科学和人工智能领域的学科和研究方法。它的主要目的是让计算机系统能够模仿、理解和学习人类使用语言或视觉图像等传感器收集的信息，然后通过分析和处理这些信息，实现对某种任务或环境状态的识别和控制。 这个领域的应用非常广泛，比如在机器视觉、自然语言处理、语音识别和控制系统等方面都有着很大的应用。可以说，模式识别和智能控制已经成为人工智能实现复杂和高级任务的重要手段之一。
八、化学模式识别的概念？
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
九、模式识别属于什么专业？
模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
1、学科研究范围：模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
2、课程设置：随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论（如分形、混沌等），控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
十、模式识别有什么作用？
模式识别系统，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。模式识别系统各组成单元的功能如下：1）数据获取：利用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，对应于外界物理空间向模式空间的转换。一般，获取的信息类型有以下几种。一维波形：心电图、脑电波、声波、震动波形等。二维图像：文字、地图、照片等。物理参量：体温、化验数据、温度、压力、电流、电压等。2）预处理：对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪，加强有用信息。3）特征提取：由信息获取部分获得的原始信息，其数据量一般相当大。为了有效地实现分类识别，应对经过预处理的信息进行选择或变换，得到最能反映分类本质的特征，构成特征向量。其目的是将维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间。4）分类决策：在特征空间中用模式识别方法（由分类器设计确定的分类判别规则）对待识模式进行分类判别，将其归为某一类别，输出分类结果。这一过程对应于特征空间向类别空间的转换。5）分类器设计：为了把待识模式分配到各自的模式类中，必须设计出一套分类判别规则。基本做法是收集一定数量的样本作为训练集，在此基础上确定判别函数，改进判别函数和误差检验。模式识别的关键是解决如何利用计算机进行模式识别，并对样本进行分类。执行模式识别的基于计算机的系统（可以是台式机、笔记本电脑或基于单片机、DSP和ARM等有计算能力的系统）称为模式识别系统。
