1、生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹掌纹人脸虹膜指静脉声纹步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理计算机视觉语音识别机器学习等多项技术目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融公共；这个专业和人工智能机器学习数据挖掘云计算大数据分析等都有联系毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位模式识别与智能信息处理 该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用；1机器学习与模式识别这个方向关注如何利用机器学习算法和模式识别方法来处理和分析感知数据，例如图像语音视频和传感器数据等主要任务包括特征提取分类聚类回归和异常检测等2计算机视觉与图像处理该方向关注；1 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式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它是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域是图像分析与处理语音识别声音分类通信计算机辅。

2、不是1机器学习是机器根据某一事物的海量样本，总结出这一类型事物所具有的普遍规律，总结过程所使用的技能就是我们常说的算法2模式识别主要被应用于图像分析与处理语音识别声音分类通信计算机辅助诊断数据；其次感觉题主是想问作为一个模式识别专业以后的未来发展问题，其实研究僧就业一般都面临“专而不精”的问题，模式识别与机器学习其实是一个概念，就是重点在模式提取上面，语音识别，机器视觉，人工智能都是研究方向，这方面；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大人工智能专业的主要领域是机器学习 人工智能导论搜索法等 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等 需要的前置；机器学习则是一种自动分析数据的方法，通过从数据中学习规律，然后根据规律推断新数据4模式识别的挑战和未来 尽管模式识别在许多领域得到广泛应用，但仍然存在一些挑战其中之一是数据的质量问题，例如数据噪声缺失和不准确；课程随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论如分形混沌等，控制理论，系统分析与决策，计算机网络。

3、而机器学习则偏重于算法本身的设计4模式识别我觉得模式识别偏重于对信号图像语音文字指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标；这里要说明的是机器学习和模式识别关系很紧密的，二者本来就有很多是共通的，我也不好去下定义某种意义上来说也都是人工智能的范畴总结就是，人工智能是一种概念巨大的坑模式识别偏应用一些，有很多具体；如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的此外对数据库，特别是并行数据库分布式数据库，最好了解点至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外总之，概念挺热，但；而模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的方法一般分为两种统计方法和句法方法句法分析一般是不可学习的，而统计分析则是发展了不少机器学习的方法也就是说，机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。

4、一方式不同 1机器学习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2模式识别专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能二研。

5、没有中文版话说回来这种书即使有中文版也未必好，比如统计学习基础ESL的中文版就非常非常糟糕，还不如读原版说起来PRML的英语不算复杂，直接读吧，没啥的如果实在不行，也可以读模式分类之类的翻译书籍作为；linear discriminant analysis，LDA是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的。