模式识别和计算机视觉是相关但又不同的领域。模式识别专注于使用统计和机器学习技术识别数据中的规律或模式。它适用于任何类型的数据——文本、音频、图像——旨在根据学习到的特征对信息进行分类或归类。例如，垃圾邮件过滤器通过分析词频来使用模式识别检测电子邮件垃圾邮件。然而，计算机视觉专门处理视觉数据（图像或视频），旨在使机器能够解释视觉信息并根据其行动。它涉及物体检测、图像分割和场景重建等任务，通常需要理解空间关系和上下文。虽然模式识别是计算机视觉中使用的工具，但后者涵盖了更广泛的过程，例如图像预处理（如降噪）和三维场景重建。
它们的范围和技术存在显著差异。模式识别算法，如 k 近邻 (KNN) 或支持向量机 (SVM)，适用于不同领域。例如，语音识别系统使用模式识别将音频信号映射到单词。相比之下，计算机视觉严重依赖于针对视觉数据量身定制的技术，例如用于检测边缘或纹理的卷积神经网络 (CNN)，以及用于跟踪视频中运动的光流等方法。一个关键区别在于，计算机视觉通常需要处理原始像素数据，并将其转换为有意义的表示（例如，提取角点或梯度等特征），然后才能应用模式识别。例如，一个人脸识别系统可能首先使用计算机视觉来对齐图像中的人脸，然后应用模式识别将其与数据库进行匹配。
应用场景凸显了它们之间的差异。模式识别应用于多种场景，例如医疗诊断（例如，根据实验室结果分类肿瘤）或金融欺诈检测。然而，计算机视觉是领域特定的：自动驾驶汽车使用它来检测行人，而增强现实应用则依赖它将数字对象叠加到现实世界场景中。当视觉数据需要分类时，这两个领域会交叉——例如，计算机视觉流程可能使用模式识别来标注图像中检测到的对象。然而，计算机视觉通常涉及额外的处理层，例如处理不同的光照条件或摄像机角度，这些在通用模式识别中较不相关。总而言之，模式识别是适用于各种数据类型的基本技术，而计算机视觉是一个专注于解决视觉解释问题的专业领域。