自动模式识别是通过计算机用数学技术方法研究模式的自动处理和判读的学科，属于信息科学与人工智能交叉领域，旨在使机器具备无人工干预的样本分类与模式匹配能力 。其核心包括数据获取、特征提取和分类决策三个步骤，模式定义为时空维度具有可区分相似性的可观测实体，如指纹、语音信号等 。
该技术主要方法涵盖统计模式识别、句法结构模式识别、模糊识别与人工神经网络识别。其中句法结构识别采用符号描述和层级分解，突出对象结构性特征 。神经网络方法模拟生物神经系统实现自适应处理，深度学习作为其实现框架通过表征学习构建识别模型 。应用领域涉及文字识别、生物特征鉴定（虹膜/指纹/步态）、医学影像分析及智能制造中的视觉分拣系统 。
20世纪60年代发展为独立学科，21世纪作为人工智能基础技术获得战略发展，实验室机构如模式识别国家重点实验室聚焦基础理论与应用研究 。量子计算在图像识别任务中通过量子支持向量机实现超越经典算法的准确率提升 ，小样本学习技术通过原型重构网络在低资源场景展现应用潜力 。
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