Теория распознава́ния о́бразов — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу.
Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки аналоговых сигналов.
Проблема распознавания образов приобрела выдающееся значение в условиях информационных перегрузок, когда человек не справляется с линейно-последовательным пониманием поступающих к нему сообщений, в результате чего его мозг переключается на режим одновременности восприятия и мышления, которому свойственно такое распознавание .
Неслучайно, таким образом, проблема распознавания образов оказалась в поле междисциплинарных исследований — в том числе в связи с работой по созданию искусственного интеллекта, а создание технических систем распознавания образов привлекает к себе всё большее внимание.
Распознавание образов — это отнесение исходных данных к определённому классу с помощью выделения существенных признаков, характеризующих эти данные, из общей массы данных.
При постановке задач распознавания стараются пользоваться математическим языком, стремясь — в отличие от теории искусственных нейронных сетей[2], где основой является получение результата путём эксперимента, — заменить эксперимент логическими рассуждениями и математическими доказательствами[3].