пізнавання такі, що людина навряд чи в змозі вирішувати їх. Прикладом завдань такого роду служить виділення з безлічі морських сигналів і шумів тони підводного човна за допомогою аналізу підводних звукових сигналів.
Очевидне, але зовсім вже «нехитре» рішення задачі розпізнавання полягає в застосуванні до окремих пред'явленим образам ряду простих тестів для виділення ознак кожного класу. Сукупність цих тестів повинна розрізняти всі допустимі образи з різних класів. Наприклад, розглянемо п'ять англійських букв: COINS. Ці букви можна класифікувати, застосувавши тести на наявність таких ознак, як замкнута крива, вигин, подвійний вигин, вертикальний відрізок, короткий відрізок.
Якщо дотримуватися такого інтуїтивного підходу, то побудова автоматичної системи розпізнавання образів може здатися досить простим завданням. Не існує, однак, загальної теорії, що дозволяє визначити, які з усього безлічі мислимих тестів слід застосувати до пред'явленим образам. Дуже обмежена кількість або недбалий вибір тестів не дадуть можливості отримати характеристики пред'явлених для розпізнавання образів, достатні для віднесення їх до відповідних класів. Занадто багато тестів, з іншого боку, необгрунтовано ускладнюють обчислення, здійснювані в процесі подальшого аналізу. Відсутній будь загальне правило для отримання деяких орієнтирів, що сприяють визначенню набору таких тестів. Подібний підхід надмірно залежить від досвіду та технічної інтуїції розробника і тому часто не дає задовільного вирішення завдань розпізнавання образів, що зустрічаються в практичній діяльності.
Математична теорія розпізнавання, включаючи її застосування до різноманітних прикладним завданням, є однією з найбільш активно розвиваються областей математики і математичної кібернетики. Концепція теорії розпізнавання лежить в основі сучасних інформаційних систем, реалізованих шляхом застосування новітніх комп'ютерних технологій. Інтерес до проблеми розпізнавання продовжує швидко рости через ширшого кола завдань в областях техніки, обчислювальної математики і кібернетики, теорії інформації, фізики, хімії, лінгвістики, біології, медицини.
Проблеми розпізнавання трактуються в тісному зв'язку з проблемами аналізу даних та обробки інформації, теорія розпізнавання виступає як самостійний напрям зі своїми завданнями, апаратом і методологією. При цьому основна увага приділяється отриманню фундаментальних результатів застосування математичних методів розпізнавання образів: детерминистских, статистичних, алгебраїчних і логічних.
Особливістю даної теорії є вивчення теоретико-возможностних методів розпізнавання образів, які є найбільш ефективними при ідентифікації об'єктів, що характеризуються нечіткістю і невизначеністю їх опису, пов'язаних з випадковістю і неточністю даних, їх неповнотою і недостовірністю, а також мінливістю під часу.
Можна виділити кілька напрямків використання методів розпізнавання образів:
розпізнавання символів (друкарського і рукописного текстів, банківських чеків та грошових купюр і т.д.);
розпізнавання зображень, отриманих в різних частотних діапазонах (оптичному, інфрачервоному, радіочастотний, звуковому) і аналіз сцен;
розпізнавання мови;
медична діагностика;
системи безпеки;
