В современных технологиях распознавания образов математические закономерности применяются для автоматического определения, что представляет собой изображение или другой тип данных. 1

Некоторые способы использования математических методов в распознавании образов:

• Метод наименьших квадратов (МНК). 1 Применяется для поиска оптимального набора весов, связывающих признаки образов с их классами. 1 Сначала определяют функциональную зависимость между признаками и классами, затем строят матрицу и решают её, чтобы получить оптимальный набор весов. 1
• Метод нейронных сетей. 1 Один из распространённых методов машинного обучения, который используется для распознавания образов и решения различных задач классификации и прогнозирования. 1 Нейронные сети состоят из слоёв нейронов, каждый из которых имеет свой вес и функцию активации. 1
• Байесовская теория решений. 1 Метод для классификации и распознавания образов на основе вероятностных моделей. 1 Он основан на теореме Байеса, которая позволяет вычислить вероятность того, что объект принадлежит к определённому классу, основываясь на известных признаках. 1
• Непараметрический подход. 4 Применяется, когда ничего неизвестно о каких-либо закономерностях распределения образов внутри классов. 4

Выбор оптимального метода зависит от конкретной задачи, доступных данных, а также от требуемой точности и скорости распознавания. 1