关于机器识别的理论、方法和技术，称为模式识别。所谓模式是指被判别的事件或过程，它可以是物理实体，如文字、图片等，也可以是抽象的虚体，如气候等。机器识别系统与人的视觉系统类似，由信息获取，信息处理与特征抽取，判决分类等部分组成。

机器认字

大家知道，信件投入邮筒需经过邮局工人分拣后才能发往各地。一人一天只能分拣2～3千封信，现在采用机器分拣，可以提高效率十多倍。机器认字的原理与人认字的过程大体相似。先对输入的邮政编码进行分析，并抽取特征，若输入的是个“6”，其特征是底下有个圈，左上部有一直道或带拐弯。其次是对比，即把这些特征与机器里原先规定的0到9这十个符号的特征进行比较，与哪个数字的特征最相似，就是哪个数字。这一类型的识别，实质上叫分类，在模式识别理论中，这种方法叫做统计识别法。

机器人认字的研究成果除了用于邮政系统外，还可用于手写程序直接输入、政府办公自动化、银行合计、统计、自动排版等方面。

机器识图

现有的机床加工零件完全靠操作者看图纸来完成。能否让机器人来识别图纸呢?这就是机器识图问题。机器识图的方法除了上述的统计方法外，还有语言法。它是基于人认识过程中视觉和语言的联系而建立的，把图像分解成一些直线、斜线、折线、点、弧等基本元素，研究它们是按照怎样的规则构成图像的，即从结构入手，检查待识别图像是属于哪一类“句型”，是否符合事先规定的句法。按这个原则，若句法正确就能识别出来。

机器人的眼睛