模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析,以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監督的分類（Supervised Classification）和無監督的分類(Unsupervised Classification)兩種。二者的主要差別在于，各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。一般說來，有監督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本，但在實際問題中，這是存在一定困難的，因此研究無監督的分類就變得十分有必要了。

　　模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識、思想、議論等,屬于概念識別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。

　　模式識別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬于認識科學的范疇，二是在給定的任務下,如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家和神經生理學家的研究內容,后者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力,已經取得了系統的研究成果。

　　應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別，稱為模式信息。

　　模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時，開始時無法得知實際的類別數，需要識別系統反復觀測被識別對象以后確定。

　　模式識別與統計學、心理學、語言學、 計算機科學、生物學、控制論等都有關系。它與人工智能 、圖像處理的研究有交叉關系。例如自適應或自組織的模式識別系統包含了人工智能的學習機制；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特征抽取環節應用圖像處理的技術；圖像處理中的圖像分析也應用模式識別的技術。