人臉識別、文字識別背後的方法，模式識別是什麼？
模式識別是什麼？
作為人工智慧的乙個重要方向，模式識別的主要任務是模擬人的感知能力，如通過視覺和聽覺資訊去識別理解環境，又被稱為「機器感知」或「智慧型感知」。
人們在觀察事物或現象的時候，常常要尋找它與其他事物或現象的不同之處，並根據一定目的把相似、但又細節不同的事物或現象組成一類。字元識別就是乙個典型的例子，如數字「4」可以有各種寫法，但都屬於同一類別。人腦具有很強的模式識別和推廣能力，即使對於某種不同寫法的「4」，以前雖未見過，也能把它分到「4」所屬的這一類別。人腦的這種對模式（事物、現象等）進行歸類和分類的能力，就是模式識別，也就是感知能力。
隨著20世紀40年代電子計算機出現，50年代人工智慧興起，模式識別在20世紀60年代初迅速發展成為一門新學科。21世紀以來，模式識別又逐漸與深度學習融合。近年來，深度學習和大資料的出現推動了模式識別的快速發展。
模式識別是乙個智慧型任務，是人工智慧的一種形式。機器學習，包括深度學習是模式識別背後的基本方法，通過學習（訓練）使機器具備識別模式的能力。當前，用深度學習的方法來實現模式識別，能更好的解決問題。
深度學習作為機器學習的一種，是對生物神經網路結構和資訊處理機制的簡單模擬。人工神經網路早在上世紀40年代就有人研究，50年代和80年代都曾產生較大的影響。近年來，隨著計算能力的提公升，可以訓練層數較多的神經網路（稱為深度神經網路）來提公升資料擬合和識別能力，有的甚至達到了1000多層。深度學習一般就是指利用深度神經網路來進行學習。
複雜條件下，人臉識別的正確率不到50%
得益於深度學習，目前人臉識別和文字識別都是人工智慧領域應用比較成功的方向，可以算是模式識別借助深度學習形成的主要研究成果之一。
目前人臉識別、文字識別雖然已應用得較為廣泛，但還不能算「應用得很好」。人臉識別目前應用得比較成熟的是門禁、通關等領域，原因在於被識別的物件能主動配合，距離攝像頭較近，能拍攝到比較清楚的影象。很多廠商在使用者配合、光照可控的場景下人臉識別正確率能達到99%以上。但在更加複雜的情況下，如在室外光照不均、距離遠、人臉視角多變情況下，用監控攝像頭進行人臉識別，識別正確率就會明顯降低。
目前在計算機前端加入ai模組，只能起輔助作用，複雜條件下的人臉識別依舊難以達到成熟應用的程度。劉成林表示，室外自然光照條件下，「人臉識別正確率還達不到50%」。
文字識別領域也是如此。文字識別目前主要應用在書籍和報紙等的數位化上。報紙、金融機構、保險機構以及快遞行業的的大量單據，都需要電子化後才能方便檢索、管理和進行大資料分析。司法界推行智慧型法務，辦案的文書（有印刷體，也有手寫體）需要電子化。醫院的病例、教育領域的作業題、考試答卷等，也都有很大的電子化需求。
同人臉識別一樣，影象清晰度和光照等問題也是文字識別的一大難點。平板掃瞄器由於光照均勻，對紙質材料掃瞄得到的影象清晰度高，文字識別率較高。而拍照的識別率則會降低，室外自然場景中的文字檢測和識別更是當今研究的熱點和難點問題。
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