Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses 97.221 17:27, 5. Nov. 2009 (CET) Beispiele für die Anwendung von Mustererkennung sind Spracherkennung und Optische Zeichenerkennung, Robotik, Biometrie eines Instruments von einem Zuhörer wahrgenommen wird. im Bereich der Mustererkennung, um Periodizitäten zu beschreiben. im Bereich der Sprache, um die Frequenz Bilderkennung (englisch image analysis) ist ein Teilgebiet der Mustererkennung und der Bildverarbeitung. In der Bilderkennung versucht man, Objekte in ist ein Informatiker mit dem Spezialgebiet Mustererkennung. Er ist spezialisiert auf dem Gebiet Mustererkennung der Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung BLAST, FASTA ... aus dem Artikel geparkt Klassifikation bestimmter Textarten erfolgt wie bei der OCR über eine Mustererkennung, die sich jedoch global auf das gesamte Blatt oder definierte Stellen Polynomklassifikatoren zur Mustererkennung wurden aus der statistischen Entscheidungstheorie entwickelt und haben die Schlüsselfunktion in Texterkennung Proteindomänen, die alle bekannten Proteine einschließt. Grundlage ist die Mustererkennung mittels Machine Learning der Aminosäuresequenz. Die so ermittelten existieren. Klassifikationsverfahren spielen unter anderem bei der Mustererkennung, in der Künstlichen Intelligenz und der Dokumentationswissenschaft 3. Konditionierung Assoziation wird auch im Rahmen der technischen Mustererkennung als eine Eigenschaft von neuronalen Netzen genannt. Assoziation – Klassifikator häufig ein Algorithmus oder ein Programmobjekt, speziell in der Mustererkennung eine mathematische Funktion, die einen Merkmalsraum auf eine Menge bestimmt. Im Rahmen der künstlichen Intelligenz wird der Begriff in der Mustererkennung verwendet. In der empirischen Sozialforschung dient der Begriff, um Formen wieder […].“ In neuerer Zeit wird versucht, mit Methoden der Mustererkennung linguistische Kriterien auf das Optische anzuwenden, woraus sich Schlagworte allgemeinen kognitiven Fähigkeiten, deren Grundlage die Konzeptualisierung, Mustererkennung und Kategorisierung sind und andererseits die Fähigkeit, den Inhalt für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam. Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa hin reduziert sich die Wahrnehmung auf sich bewegende Objekte, eine Mustererkennung ist hier nicht mehr möglich. Die quantitative, funktionelle Prüfung die Geometrische Modellierung, die Bildverarbeitung sowie Teile der Mustererkennung und der Szenenanalyse. Gesellschaft für Informatik-Fachbereich Graphische gemessen (mittels fMRI oder NIRS) und mit Hilfe von Rechnern analysiert (Mustererkennung) und in Steuersignale umgewandelt. Das BCI stellt eine Anwendung der Dort wird die sog. Automatische Klassifizierung als Grundlage der Mustererkennung wissenschaftlich untersucht. Bei einer Klassifizierung kann es durch Immunsystems darstellt. Das angeborene System ermöglicht durch eine Mustererkennung die Unterscheidung von körpereigenen und fremden Organismen und ermöglicht zurückgegriffen, zum Beispiel die Segmentierung und auf Verfahren der Mustererkennung, beispielsweise zur Klassifizierung von Objekten. Werkzeuge der Bildverarbeitung sind durch die Evolution perfektionierte Mustererkennungsmaschinen (Mustererkennung: engl.: pattern recognition). Allerdings haben für natürliche Organismen ihre Anwendung vor allem in der Bildverarbeitung (Kantendetektion, Mustererkennung), im Zeitungsdruck, bei Faxgeräten und Laserdruckern. Für die Umwandlung jedoch sind auch professionelle Bildbearbeitung, medizinische Systeme, Mustererkennung und Konstruktionsabläufe (CAD) entscheidend gewesen für die Entwicklung