b'\n_START_ARTICLE_\nPagkilala ng paterno\n_START_PARAGRAPH_\nAng pagkilala ng paterno(Ingles: pattern recognition) ang pagtatalaga ng ilang mga uri ng output o tatak(label) sa isang naibigay na mga input (o halimbawa), ayon sa ilang mga tiyak na algoritmo. Ang isang halimbawa ng pagkilala ng paterno ay klasipikasyon na nagtatangkang italaga ang bawat input sa isa sa mga ibinigay na hanay ng mga klase (halimbawa, upang matukoy kung ang isang naibigay na email ay "spam" o "hindi spam"). Gayunpaman, ang pagkilala ng paterno ay isang  pangkalahatang problema na sumasaklaw sa iba pang mga uri ng output. Ilang halimbawa nito ay regresyon na nagtatalaga ng isang output sa bawat input; sunod sunod na pagtatak na nagtatalaga ng isang klase sa bawat kasapi ng isang sunod-sunod na mga halaga (halimbawa, ang pagtukoy ng konteksto ng mga bahagi ng pananalita, na nagtatalaga ng isang bahagi ng pananalita sa bawat salita sa isang input pangungusap); at parsing, na nagtatalaga ng isang punong parse sa isang input na pangungusap input, na naglalarawan sa sintaktika na istraktura ng pangungusap.\n_START_SECTION_\nMga gamit\n_START_PARAGRAPH_\nSa agham medikal, ang pagkilala ng paterno ang basehan ng mga sistemang computer-aided diagnosis (CAD). Ang CAD ay naglalarawan ng pamamaraan na sumsuporta sa mga interpretasyon at natuklasan ng doktor. Ang tipikal na aplikasyon ay automatikong pagkilala ng pananalita(speech recognition), klaspikasyon ng dokumento(spam o hindi spam na email), automatikong pagkilala ng sulat kamay sa mga liham, sistemang pagkilala ng mukha(facial recognition) o pagkakatas ng larawan ng sulat kamay sa mga anyong medikal. Ang huling dalawang mga halimbawa ay bumubuo ng pang-ilalm na paksa ng pagsusuri ng larawan ng pagkilala ng paterno na umuukol sa mga larawang digital bilang input ng mga sistemang pagkilala ng paterno.\n_START_SECTION_\nMga algoritmo\n_START_PARAGRAPH_\nAng mga algoritmo ng pagkilala ng pateno ay nakabatay sa uri ng tatakng(label) output, sa kung ang pagkatuto ay pinapatunabay o hindi pinapatunabayan, sa kung ang algoritmo ay estadistikal o hindi estadistikal sa kalikasan. Ang mga estadistikal na algoritmo ay maaari pang karagdagang uriin bilang henereatibong modelo o diskriminatibong modelo.'