模式识别与人工智能属什么专业？
模式识别与人工智能专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源，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，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
人门锁识别技术属于人工智能吗？
指纹识别技术属于人工智能学科中的模式识别。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。
指纹识别技术是众多生物特征识别技术中的一种，所谓生物特征识别技术(biometrics )，系指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定，由于生物识别所具有的便捷与安全等优点使得生物识别技术在身份认证识别和网络安全领域拥有广阔的应用前景，可用的生物特征识别技术有指纹、人脸、声纹、虹膜等，指纹是其中应用最为广泛的一种。
从20世纪60年代起新型的电子计算机技术进入指纹鉴定领域，为指纹鉴定自动化开辟了新的途径。近几年，指纹识别技术应用到智能手机上，成为支持手机解锁、在线支付的重要基础技术。在未来，基于FIDO等协议，指纹识别等生物特征识别技术将全面取代现有的密码体系。
在指纹识别算法上，最初是对指纹分类技术的研究，以提高指纹档案检索的效率。目前主流的指纹识别算法则基于指纹纹线的端点、分叉点等细节特征。随着指纹识别技术在移动设备的应用，指纹采集芯片的尺寸日益小型化，基于汗孔、纹线形状等3级特征的识别算法受到日益重视。
在指纹采集技术上，首先出现的是油墨捺印方法。油墨捺印的指纹卡片通过扫描方式数字化后进行存储和后续处理。20世纪70年代以后，光学式指纹采集技术的出现和普及促进了指纹的现场快速采集和验证。移动设备上的应用则促进了小尺寸超薄指纹采集技术的快速发展。
简述四种识别理论模式？
模式识别是对数据中模式和规律的自动识别。模式识别与人工智能和机器学习密切相关，[1]与数据挖掘和数据库知识发现(KDD)等应用一起使用，并且经常与这些术语互换使用。然而，他们是有区别的:机器学习是模式识别的一种方法，而其他方法包括手工(未学习的)规则或启发式；模式识别是人工智能的一种方法，而其他方法包括人工智能。[
计算机图形学、图形图像处理、人工智能和模式识别四个学科之间的联系和区别？
这几门技术目前来说的话都是现在比较流行的技术，而计算机图形是指在计算机操作，一些图形化软件而图形图像处理。是处理图片的专业，而人工智能和模式识别。主要针对的场景和应用不同。
人工智能与模式识别这个专业怎样啊? 有前途吗？
人工智能与模式识别的就业前景是非常不错的。现今社会人工智能与模式识别的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
第一，智能化是未来的重要趋势之一。
第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
第三，人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。由于相关人才的数量比较少（研究生培养为主），而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
人工智能研究模式识别和什么？
人工智能是二级学科，模式识别是三级学科
模式识别应该在人工智能的一个分支，人工智能下包括人工智能理论，模式识别，神经网络，自然语言处理，专家系统等等好些方面。至于为什么二者并列，那是由于近年来，模式识别（行为主义–钟老师语）在人工智能领域起到的作用越来越重要，取得了很多重要的成果。就像八十年代神经网络盛行的时候，就经常把神经网络和人工智能并列起来（直到现在，还有一门课程就是AI NN）。