列出一个模式识别分类问题，给出两种模式识别解决方法

一个模式识别分类问题：

假设我们有一组手写数字的图像，每个图像都是 28x28 像素的灰度图像。现在我们要将这些图像分成 10 类，分别对应数字 0 到 9。

两种解决方法：

1. 支持向量机（SVM）

SVM 是一种常用的分类算法，它的基本思想是将数据映射到一个高维空间，使得数据在该空间中能够被线性分割。在 SVM 中，我们要找到一个超平面，使得两个类别的数据点被分割开来，并且在这个超平面的两侧都有尽可能大的间隔。对于多类别分类问题，我们可以使用一对多的策略，即将每个类别与其他类别分别作为两个类别进行 SVM 分类。

2. 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种常用的深度学习模型，特别适用于图像分类问题。它的基本结构包括卷积层、池化层、全连接层等。在 CNN 中，我们可以使用多个卷积层和池化层来提取图像的特征，并将这些特征输入到全连接层中进行分类。对于多类别分类问题，我们可以使用 softmax 函数来计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。