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，该过程将来自刺激的信息与信息召回相匹配来自记忆。
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。
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。
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（Template matching）
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”。将传入信息与这些模板进行比较以找到完全匹配。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。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。
原型匹配（Prototype matching）
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。 ）
组件识别理论（Recognition by components theory）
与特征检测理论类似，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（Top-down and bottom-up processing）
自上而下处理（Top-down processing）
自上而下处理是指在模式识别中使用背景信息。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。 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。
自下而上处理（Bottom-up processing）
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。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。这是一种普通的认知技能，直到幼儿园之后才能完全掌握。要连续化意味着可以沿着维度排序对象， 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。同样，让孩子复制模式或创建他们自己的模式，如ABAB模式，是帮助他们识别顺序并为后来的数学技能做准备的好方法，例如乘法。儿童保育提供者可以让儿童在很小的时候就开始接触模式，方法是让他们分组并计算对象的总数。
尽管人类在正常视角下识别面部非常擅长，但是倒置的面部非常难以识别。这不仅说明了面部识别的挑战，而且也说明了在正常的直立观看条件下，人类是如何具有识别人脸的专门程序和能力的。
有几个案例研究报告说，病灶或组织损伤局限于这一区域的患者很难识别面孔，甚至是他们自己的脸。尽管大部分研究都是间接的，斯坦福大学的一项研究为梭状回在面部识别中的作用提供了确凿的证据。在一个独特的案例研究中，研究人员能够直接向病人的梭状回发送信号。病人报告说，医生和护士的脸在这个电刺激过程中在他面前发生了变化和变形。研究人员一致认为，这表明这种神经结构与人类识别面孔的能力之间存在令人信服的因果联系。 人们提出了两种普遍的理论来解释面部识别是如何正常发展的。第一，一般的认知发展理论，认为面部编码的知觉能力在儿童时期就已充分发展，而在成年后面部识别的持续改善可归因于其他一般因素。这些一般因素包括提高注意力集中、深思熟虑的任务策略和元认知。研究支持这样的论点，即这些其他一般因素会在成年期内显着改善。患有DP的个体在行为上与在梭形回上具有物理损伤或损伤的个体无法区分，再次暗示其对面部识别的重要性。尽管有DP或神经损伤，但面部识别能力在整个人群中仍有很大的变异性。 与语言发展的经典本土主义和行为理论不同，科学家现在认为语言是一种学习技巧。 具有较高形状识别能力的儿童表现出更好的语法知识，即使在控制智力和记忆能力的影响时也是如此。 在知觉模式识别中，学习阅读和学习说一种语言是建立在“逐步细化模式”的基础上的。这些经历成为长期记忆中的内容，每次听到相同的曲调时，这些内容都会被激活。通过音乐的模式来认识音乐的内容会影响我们的情感。多个研究人员已经研究了形成音乐模式识别和体验的机制。听我们最喜欢的音乐时的感觉是显而易见的：瞳孔扩大，脉搏和血压升高，血液流向腿部肌肉，以及小脑的激活。 大脑将信息存储在[神经元]的排列中，当被环境激活时，这些[神经元]检索相同的信息。通过不断地参考信息和来自环境的额外刺激，大脑将音乐特征构建为感知整体。结果显示听觉皮层中的六个神经簇响应声音。四种是在听到标准的声学特征时触发的，一种是专门对语音作出反应的，而最后一种是专门对音乐作出反应的。. 研究人员研究了音乐的音色、音调和节奏特征的时间演变之间的关系，得出结论：音乐涉及大脑中与运动动作、情感和创造力有关的区域。研究表明，听音乐时整个大脑都会“亮起来”。 这一数量的活动增强了记忆保存，因此模式识别。
对于音乐家和听众来说，识别音乐模式是不同的。虽然音乐家每次都可以播放相同的音符，但频率的细节总是不同的。尽管有变化，听众仍将识别音乐模式及其类型。这些音乐类型是概念性和学术性的，这意味着它们可能在文化上有所不同。虽然听众参与识别（隐含的）音乐材料，但音乐家参与回忆（显式）。
发展问题
模式识别音乐可以建立和加强其他技能, 如音乐同步性和注意力的表现, 音乐符号和大脑参与。即使是几年的音乐训练也能提高记忆力和注意力水平。纽卡斯尔大学的科学家们对患有严重后天性脑损伤的患者和健康的参与者进行了一项研究，用流行音乐来检测音乐唤起的自传记忆(MEAMs)。结果显示大脑区域与自传记忆之间的联系以及熟悉的音乐激活的情绪。这项研究可以解释阿尔茨海默病患者对音乐的强烈反应。本研究可以帮助此类患者进行模式识别增强任务。
假模式识别
人类看到实际上并不存在的模式的倾向被称为“凋亡”。例子包括“月球上的人”、在阴影中、在云中、在没有刻意设计的图案中的面孔或人物，例如烘焙甜点上的漩涡，以及对事件之间因果同步关系的感知，而这些事件实际上是不相关的。Apohenia在阴谋论、赌博、统计和科学数据的曲解、以及某些宗教和超常经验中占有突出的地位。对随机数据中的模式的误解被称为帕里多利病(Pareidolia)。
另见
*幻想性错觉(Apophenia)。
*赌徒谬论(Gambler's fallacy)。
*格式塔心理学(Gestalt psychology)。
*空想性错视(Pareidolia)。
*同步(Synchronicity)。
*Thin-slicing(薄片)。
注
参考文献
外部链接
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