{{其他用途|模式识别（消歧）}}

在[[心理学]]和[[认知神经科学]]中，'''模式识别'''描述了一个[[认知]]过程，该过程将来自[[刺激（心理学）|刺激]]的信息与信息[[召回]相匹配（记忆）|检索]]来自[[记忆]]。<ref name=Eysenck>Eysenck, Michael W.; Keane, Mark T. (2003). 认知心理学：学生手册（第4版）。霍夫;费城;纽约：泰勒和弗朗西斯。{{ISBN|9780863775512}}. OCLC 894210185. Retrieved 27 November 2014.</ref>

当大脑接收到来自环境的信息并输入[[短期记忆]]时，会发生模式识别，从而导致[[长期记忆]]的特定内容自动激活。一个早期的例子就是学习字母顺序。当护工对孩子重复"a, b, C"多次, 利用模式识别, 孩子会说'C'，在顺序的听到'a,b'之后识别模式使我们能够预测并期待即将发生的事情。模式识别的过程涉及将所接收的信息与已经存储在大脑中的信息进行匹配。在记忆和信息之间建立连接被称鉴定，鉴定是模式识别中一个步骤。模式识别需要重复的经验。隐含地和潜意识地使用的[[语义记忆]]是与识别有关的主要记忆类型。 <ref name=snyder> Snyder，B。（2000）。音乐和记忆: 介绍。MIT press.</ref>

模式识别不仅对人类至关重要，对其他动物也是如此。即使是具有不太发达的思维能力的考拉，也会使用模式识别来寻找和大吃桉树叶。人类的大脑发育得更多，但与鸟类和低等哺乳动物的大脑有相似之处。人类大脑外层的[[神经网络]]的发展，使得大脑能够更好地处理视觉和听觉模式。环境中的空间定位, 记忆与发现, 以及检测危险和资源，以增加生存机会, 是人类和动物模式识别应用的例子。<ref name="mattson">麦特森, 宪兵 (2014).</ref>高级模式处理是人类大脑进化的的本质。神经科学的前沿，8。 </ref>

模式识别主要有六种理论：模板匹配，[[原型匹配]]，特征分析，[[组件理论识别]]，自下而上和自上而下处理，[[傅里叶分析]] 。这些理论在日常生活中的应用并不是相互排斥的。模式识别允许我们阅读单词，理解[[语言]]，识别朋友，甚至欣赏[[音乐]]。每种理论都适用于观察各种活动和的领域模式识别。面部，音乐和语言识别以及系列化是这些领域中的一小部分。通过编码视觉模式进行面部识别和系列化，而音乐和语言识别使用听觉模式的编码。

== 理论==

===模板匹配===模板匹配理论描述了人类模式识别的最基本方法。这种理论假设每个被感知的对象都被存储为长期记忆中的“模板”。 <ref name=":0"> Shugen，W。（2002）。基于认知心理学的模式识别模型框架。地理空间信息科学，5（2），74-78。https://dx.doi.org/10.1007/BF02833890 </ref>将传入信息与这些模板进行比较以找到完全匹配。 <ref> H。Gregg. (2013, May 1). 认识和感性幻想。当代心理学。来自https://www.psychologytoday.com/blog/theory-knowledge/201305/perception-and-perceptual-illusions </ref>换句话说，将所有感官输入与对象的多个表征进行比较，以形成单个概念性理解。该理论将认识定义为基本的基于识别的过程。它假设我们所看到的一切，我们只通过过去的看过的事物来理解，然后告诉我们对未来外部世界的看法。 <ref name=":1">自上而下和自下而上的感知理论。(2009, June 27). 取自http://cognitivepsychology.wikidot.com/cognition:topdown </ref>例如，A，'''A'''和''A''都被识别为字母A，而不是B。然而，这个观点是有限范围的，在解释如何理解新体验时，就没有进行与内部记忆模板的比较。 <ref name=":2"> Y. Pi, W. Liao, M. Liu, & J. Lu. (2008). 模式识别的认知理论。INTECH. 取自http://cdn.intechopen.com/pdfs/5795.pdf </ref>

===原型匹配===与精确的一对一模板匹配理论不同，原型匹配将传入的感官输入与一个平均原型进行比较。 <ref name=":2" />该理论提出，暴露在一系列相关刺激中，导致创建基于其共有特征的“典型”原型。 <ref name=":1" />它通过将存储模板标准化为单个表征来减少存储模板的数量。 <ref name=":0" />该原型支持感知的灵活性，因为与模板匹配不同，它允许在对新刺激的识别中出现变化 <ref name=":2" />例如，如果孩子以前从未见过草坪椅，他们仍然能够将其识别为椅子，因为他们了解其基本特征，即有四条腿和一个座位。然而，这种想法限制了对象的概念化，这些对象不一定能被“平均”为一个原型，比如，类似于犬类。尽管狗，狼和狐狸通常都是毛茸茸的四足，中等大小的动物，有耳朵和尾巴，但它们并不完全相同，因此不能对原型匹配理论进行完全的信任。

=== 特征分析 == 多项理论试图解释人类如何能够识别其环境中的模式。特征检测理论提出神经系统对进入的刺激进行分类和过滤，以允许人（或动物）理解信息。在生物体中，该系统由[[特征检测（神经系统）|特征检测器]]组成，它们是编码特定感知特征的单个神经元或神经元组。这个理论提出了探测器和感知特征之间的关系越来越复杂探测器最基本的特征，对刺激的简单属性做出反应。此外，沿着感知路径，更高组织的特征检测器能够响应更复杂和特定的刺激特性。当特征重复或以有意义的顺序发生时，由于我们的特征检测系统，我们能够识别这些模式。

===多重辨别扩展=== {{不清楚|部分|原因=目前尚不清楚50％的距离是什么意思|日期= 2018年8月}}模板和特征分析方法识别对象（和情境）被多重辨别理论合并/调和/超越。这表明模板的每个显着特征的测试刺激中的量在任何感知判断中被识别为在通用单元中与模板中的该特征的量相差50％的距离。（客观表现'JND'{{澄清需要|日期= 5月2018}} <ref>Booth & Freeman, 1993, Acta Psychologica</ref> ）<ref> Booth＆Freeman，1993，Acta Psychologica </ref>

===组件识别理论(Recognition by components theory)===
[[File:Breakdown of objects into Geons.png|thumb|Image showing the breakdown of common geometric shapes (geons)]]
与特征检测理论类似, [[按组件识别]理论|组件识别]]（RBC）侧重于正在处理的刺激的自下而上的特征。该理论首先由Irving Biederman（1987）提出，该理论指出人类通过将物体分解为称为geons（即圆柱体，立方体，锥体等）的基本3D几何形状来识别物体。一个例子是我们如何分解像咖啡杯这样的普通物品：我们认识到保持液体的空心圆柱体和侧面的弯曲手柄，使我们可以握住它。尽管不是每个咖啡杯都完全相同，但这些基本组件有助于我们识别不同实例（或模式）的一致性。组件识别理论建议少于36个独特的geons，当组合时可以形成几乎无限数量的对象。为了分析和解剖一个物体, 组件识别理论建议我们注意两个特定的特征: 边缘和凹陷。无论视角和照明条件如何，边缘都能给观察者提供对象的一致表征。凹陷是两个边相交的地方，使观察者能够感知一个geon结束而另一个结束的位置。

对视觉物体识别的组件理论原理也可以应用于听觉语言识别。语言研究人员提出口语可以分解为称为[[音素]]的基本组成部分，而不是geons。例如, [[英文]] 中有44音素。

===自上而下和自下而上处理===
====自上而下处理====自上而下处理是指在模式识别中使用背景信息。 <ref name=simplepsyc > McLeod，S。（2008）视觉感知理论。简单的心理学。取自https://www.simplypsychology.org/perception-theories.html </ref>它始终以一个人以前的知识开始，并根据已经获得的知识进行预测。 <ref name=PSU > Wede，J。（2014年4月28日）。自下而上和自上而下的处理：协作二元性。来自：http：//sites.psu.edu/psych256sp14/2014/04/28/bottom-up-and-top-down-processing-a-collaborative-duality/ </ref>心理学家理查德格雷戈里估计大约90％的信息在从眼睛到大脑的这段时间之间丢失，这就是为什么大脑必须根据过去的经验猜测人们看到的内容。换句话说，我们构建了对现实的感知，这些感知是基于过去经验和存储信息的假设或命题。不正确命题的形成将导致诸如视觉错觉之类的感知错误。 <ref name="simplepsyc" />如果一个段落写得很难，那么如果一个人阅读整个段落而不是单独阅读这些词语，就更容易理解作者想传达的内容。由于周围词语提供的上下文，大脑可能能够感知和理解段落的要点。 <ref name= Sincero2013>Sincero, S. M. (2013) Top-Down VS Bottom-Up Processing。Retrieved Oct 20, 2017 from Explorable.com: https://explorable.com/top-down-vs-bottom-up-processing</ref>

====自下而上处理====自下而上处理也称为数据驱动处理，因为它起源于感觉受体的刺激。 <ref name="PSU"/>心理学家詹姆斯吉布森反对自上而下的模型，认为感知是直接的，不像格雷戈里提出的那样受到假设检验。他说，感觉是认识(sensation is perception)，不需要额外的解释，因为我们的环境中有足够的信息可以直接理解世界。他的理论有时被称为“生态学理论”，因为声称感知可以仅仅根据环境来解释。下面的一个例子是在一个人的能量场的中心呈现一朵花。从视网膜到大脑的视觉皮层, 看到花朵和刺激的所有信息。信号沿一个方向传播。 <ref name="Sincero2013"/>

== 序列化(Seriation) == [[File：Seriation task w shapes.jpg | thumb |一个简单的系列任务，涉及按形状大小排列]]在心理学家[[Jean Piaget]]的[[认知发展]]理论中，第三个阶段称为具体运行状态。正是在这个阶段，被称为“序列化”的抽象思维原则在孩子中自然而然地发展起来。 <ref name=Kidd> Kidd，JK，Curby，TW，Boyer，C.，Gadzichowski，K.，Gallington，DA，Machado，JA，＆Pasnak，R。（2012）。干预的好处集中在奇怪和系列化上。早期教育和发展, 23 (6), 900-918 https://dx.doi.org/10.1080/10409289.2011.621877 序列化是沿定量维度安排项目的逻辑顺序的能力, 如长度, 重量, 年龄, 等等<ref name="Berk2013">伯克, l.e. (2013).</ref>Development through the lifespan (6th ed.). Pearson. {{ISBN | 9780205957606}} </ref>这是一种普通的认知技能，直到幼儿园之后才能完全掌握。 <ref name=Curtis2002> Curtis，A。（2002）。Curriculum for the pre-school child. Routledge. {{ISBN|9781134770458}}</ref> To seriate means to understand that objects can be ordered along a dimension,<ref name= "Kidd"/> and to effectively do so, the child needs to be able to answer the question "What comes next?"<ref name= "Curtis2002"/> Seriation skills also help to develop problem-solving skills, which are useful in recognizing and completing patterning tasks.

=== Piaget关于序列化的工作===
Piaget在一项实验中研究了系列化与Szeminska的发展，他们使用不同长度的棒来测试儿童技能的技能。 <ref name=Inhelder1964 > Inhelder，B。，＆Piaget，J。（1964）。儿童逻辑的早期发展;分类和序列，abyBärbelInhelder和Jean Piaget。New York: Routledge and Paul.</ref> 他们发现技能发展有三个不同的阶段。在第一阶段，4岁左右的孩子无法按顺序排列前十个棒。他们可以组成2-4个较小的组，但不能将所有元素组合在一起。在孩子年龄为5-6岁的第二阶段，他们可以通过试错过程，可以成功完成前十个棒排序任务。他们可以通过试验和错误，将另一组棒插入顺序中。在第三阶段，7-8岁的孩子可以按顺序安排所有的杆，没有太多的反复试验。孩子们首先使用系统的方法，首先寻找最小的杆，然后找剩余部分中最小的杆。 <ref name="Inhelder1964" />

===发展解决问题的技能===
为了培养序列化技能，然后有助于提高[[问题解决]]技能，应该为儿童提供使用适当语言按顺序排列事物的机会，例如：处理大小关系时，“大”和“更大”。