自动识别系统是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它主要涉及到计算机视觉、模式识别、机器学习和深度学习等技术。以下是关于自动识别系统属于人工智能的哪个应用领域的分析：
1. 计算机视觉：计算机视觉是AI的一个核心领域，它研究如何使计算机能够从图像或视频中获取信息。自动识别系统正是基于计算机视觉技术，通过分析图像中的物体、场景和特征，实现对物体的识别和分类。例如，人脸识别、车牌识别、指纹识别等都是基于计算机视觉技术的自动识别系统。
2. 模式识别：模式识别是指将输入数据转换为有意义的输出结果的过程。在自动识别系统中，模式识别技术用于处理和分析来自摄像头或其他传感器的数据，以识别和分类不同的对象。例如，语音识别、手写识别等都属于模式识别的范畴。
3. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。在自动识别系统中，机器学习技术被用于训练模型，使其能够识别和分类不同的对象。例如，支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等都是常用的机器学习算法。
4. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。在自动识别系统中，深度学习技术可以处理更复杂的任务，如图像分类、目标检测和语义分割等。例如，卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等都是常见的深度学习模型。
5. 自然语言处理：虽然自然语言处理（NLP）通常被视为一个独立的AI领域，但它与自动识别系统密切相关。在自动识别系统中，NLP技术可以用于处理和分析文本数据，如语音识别、情感分析等。
总之，自动识别系统是人工智能领域的一个重要应用领域，它涉及多个子领域，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、深度学习和自然语言处理等。这些技术共同构成了自动识别系统的基础，使得计算机能够从各种类型的数据中提取有用的信息，从而实现对物体、场景和特征的自动识别和分类。
