模式识别是一种通过分析数据特征、模型、算法等手段，从数据中寻找规律、发现隐藏的模式或结构的技术。通常是从某些对象、场景、过程等方面入手，对数据进行处理，以便于对这些对象、场景、过程进行分类、检测、识别、分割、分析等目的。

模式识别是机器学习的一个分支，机器学习是通过训练模型进行预测或决策的一种方法，而模式识别则是通过分析数据进行分类或识别的一种方法。它们的主要区别在于，机器学习更强调算法模型的训练和优化，而模式识别更注重数据特征的提取和分析，以及算法模型的选择和应用。

模式识别是人工智能的一个重要领域，它是实现智能识别、智能控制、智能移动、智能决策等各种应用的基础。模式识别技术可以应用于人脸识别、手写体识别、图像识别、语音识别、声纹识别、文本分类、行为分析、医学诊断、工业控制等多个领域。

模式识别的应用实例很多，其中比较典型的包括：

1. 人脸识别：通过比对面部图像中的独特特征，对不同的人进行自动识别。

2. 手写体识别：通过分析书写的笔画、形态和方向等特征，对手写数字或字母进行识别。

3. 图像识别：通过分析图像像素的颜色、亮度、纹理等特征，对图像进行分类或识别。

4. 语音识别：通过分析声波的频率、声强等特征，对语音中的语句或单词进行识别。

5. 声纹识别：通过分析声音的谐波、频谱等特征，对声音的发出者进行识别。

6. 文本分类：通过分析文本中的单词、短语、句子等特征，对文本进行分类或判定。

7. 行为分析：通过分析行为模式的规律、节奏、频率等特征，对用户的行为进行分析和预测。

8. 医学诊断：通过分析医学影像、病历等数据，对疾病进行识别、分类和评估。

9. 工业控制：通过分析工业过程中的信号、参数等数据，对设备状态、故障等进行监测和预测。