本书系统介绍模式识别领域的核心理论和技术，内容涵盖从基础概念到前沿应用的各个方面。全书分为三个主要部分：第1章至第5章为基础理论部分，介绍了模式识别中的经典方法，包括线性模型、支持向量机、决策树、贝叶斯分类等；第6章至第10章为方法应用部分，深入探讨神经网络、集成学习、数据聚类、数据降维等重要技术；第11章和第12章为应用实例部分，重点介绍模式识别在实际问题中的应用，如人脸识别、情感识别等。内容的特点在于，结合了模式识别的传统方法与近年来深度学习的**发展，特别是在计算机视觉和度量学习方面的突破。

本书适合计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生、研究生及学者使用。同时，具备一定数学基础（如微积分、线性代数、概率论）和编程能力（熟悉C/Python语言）的读者，在阅读本书时会更加得心应手。对于从事模式识别、机器学习或计算机视觉研究的工程技术人员，本书也具有一定的参考价值。此外，本书内容涵盖了许多前沿技术，适合希望深入了解模式识别领域及其应用前景的读者。