Trong nhận dạng mẫu, các đặc trưng là các thuộc tính riêng rẽ mà ta có thể xác định và đo đạc được khi quan sát một hiện tượng nào đó. Việc lựa chọn các đặc trưng tách biệt và độc lập là điểm mấu chốt cho bất kì giải thuật nhận dạng mẫu nào có thể thành công trong việc phân loại.Trong khi các lãnh vực khác nhau của nhận dạng mẫu thì có các đặc trưng khác nhau, một khi các đặc trưng này đã được xác định, chúng có thể được phân loại bằng một tập các giải thuật nhỏ hơn. Những tập này bao gồm việc phân loại theo hàng xóm gần nhau (near neighborhood classification) dựa trên đa chiều, mạng nơron (neural networks) hay các kĩ thuật thống kê, mà chủ yếu là dựa vào xác suất Bayes (Bayesian probabilities).