中国50年的图像处理和模式识别发展我们感知的信息超过80％来自于我们的视野。随着需求和信息可用性的日益增加，执行图像分析和理解也就更为紧迫。因此，图像识别，已演变成人工智能的一个重要分支。它涉及分析、描述、认识和解释模式，对象或嵌入图像中的行为。在中国，图像识别研究开始在20世纪60年代（一个图像识别的历史一般概述，请参见侧栏“”的一个图像识别的历史概述）。在其早期阶段，在美国普渡大学教授国王孙富，在他的资助下发展很大。20世纪80年代，中国著名学者，如蔡资兴、戴汝为、徐光佑下工作富asvisiting学者。1981年，中国成为国际协会模式识别（IAPR）的正式成员，并举行了第一次模式识别和机器情报全国会议。1984年，中国的研究人员着手建立模式识别国家重点实验室。中国出版模式识别与人工智能的第一个问题是在1987年出版。从那时起，中国许多关于物体识别和模式分析的教科书出版，大大提高了中国人的图像识别研究。例子包括民德程图像识别、模式识别、圻扁和他的的同事们;计算机视觉与模式识别，郑南宁计算机视觉松德马云和他的的同事们。中国研究人员赶上国际同行仍然有很长的路要走。然而，在过去的50年，中国取得了许多进展，尤其在基础研究和实际应用方面。基础研究图像识别的基本理论来源于模式识别。在20世纪80年代，戴汝为和石青云在中国进行了综合统计和句法模式识别方法的研究。他们的研究已经使得模式识别在中国的研究普遍起来。在20世纪80年代中期，戴相龙介绍了人工神经网络知识和工程应用研究。运用人工神经网络的学习，模式识别、联想记忆和形象思维，他提出一个统一的模式描述和知识表示。此外，他提出了一个集成基于物理符号处理，定性物理，知识可视化，和人工神经网络的各种模---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---型的知识系统设计。20世纪90年代以来，中国科研人员在高维数据判别分析方面已取得显著成效，尤其是小的数据集，包括线性判别分析（LDA）和判别分析的Kullback-Leibler距离（KLDA）。与此同时，中国研究人员在立体视觉摄像机标定和立体匹配问题方面取得重要进展。此外，2DPCA（主成分分析）和2DLDA2D功能，如提取方法在中国起源于本世纪初。一些研究人员很快就适应了这些方法。在2002年，在高维空间点分布分析，提出仿生模式识别。模式不同于传统的基于数据分区的识别，仿生模式识别集中模式的理解。应用在图像识别的初期，中国这一领域的研究应用很少。然而，经过几十年的发展，中国的研究人员已在图像识别的应用方面取得了显著成绩。光学字符识别光学字符识别（OCR）程序，包括图像采集、图像预处理、版面分析、文本行分割、特征提取、字符识别和后处理（见图1）。对于任何字符识别方法，它的提取字符图像类相关的功能，最关键的是提取相关特征从字符到最大限度地相互信息。然而，这是一个挑战，由于许多因素，包括大量的字符，噪声，不同的字体，各种字符类型和复杂的文件布局。中国首次应用字符方面的图像识别研究，然而，中文OCR的研究产生了一些相关的结果，直到20世纪60年代，中国的研究人员才开始对数字、英文字母和符号识别的初步研究。当时，胡启恒和她的同事在中国科学院院士研制出第一个实用的邮件分拣机在数字手写识别技术的基础上。在20世纪70年代末，研究者开始对汉字字符识别。在20世纪80年代初，国荣轩和他的同事们开始了计算机视觉的开拓性的研究和中国字符识别。中文字符识别的研究始于1986年，以获得其收获。许多研究机构，如清华大学，中国科学院自动化研究所，西安交通大学，河北大学，和南开大学，相---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---继推出了中国的OCR产品。中国的研究人员已经几乎解决了印刷的中文字符识别相关的问题。他们已经开发出许多技术，来分析和理解扫描文档图像，涉及多国语言，不同的字体，和复杂的布局。研究人员还提出在联机和脱机手写体汉字字符识别的进展。（网上的方法使用在识别过程中的钢笔的运动信息;离线方法没有，因此一般都比较困难）在20世纪90年代初，戴和他的同事开发HangWang笔系...