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。

鲁继文，清华大学长聘教授，博士生导师，自动化系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，IEEE Fellow，IAPR Fellow，国际期刊Pattern Recognition Letters主编。主要研究方向包括计算机视觉、模式识别、智能机器人，发表PAMI/CVPR/ICCV/ECCV论文160余篇，获授权国家发明专利50余项，主持国家重点研发计划项目1项和国家自然科学基金重点项目2项，获国家级教学成果奖二等奖1项、北京市高等教育教学成果一等奖1项、和中国电子学会自然科学一等奖1项。曾/现任IEEE T-IP、T-CSVT、T-BIOM等10多个国内外期刊编委，ACCV2026、FG2023、ICME2022、VCIP2022等国际会议大会主席/程序主席，中国仿真学会视觉计算与仿真专委会主任，中国自动化学会专家咨询工作委员会副主任，模式识别与机器智能专委会常务委员，中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员，中国人工智能学会模式识别专委会常务委员。

前言 人工智能的飞速发展正深刻地改变着人类社会的生产与生活方式，而模式识别作为人工智能的核心支柱之一，旨在赋予计算机仿效人类感知与认知机制的能力，使其能够从复杂、海量的原始数据中解析出潜在的规律与模式。本书系统地阐述了模式识别与机器学习的基础理论、核心算法以及前沿应用。 一个完整的模式识别系统是一个从原始数据到数据特征，再到模式分析的有机整体。现实世界中的原始数据（如图像、语音、文本等）往往具有高维、嘈杂和非线性的特点。为了使机器能够有效理解这些数据，系统首先需要经过数据降维、特征选择和度量学习等关键步骤，完成特征提取，将原始数据转化为精炼、有效且具有强判别力的数据特征。随后，这些特征被送入核心的模式分析模块，通过回归、分类和聚类等任务，结合线性模型、支持向量机、决策树、神经网络等多种算法，最终输出决策结果（如拟合曲线、分类边界等）。本书的行文逻辑正是紧密围绕这一科学的系统架构展开，由浅入深、从数据处理到模型构建，为读者描绘了一幅全景式的模式识别知识蓝图。 第一部分： 宏观认知与应用背景。本书第1章作为课程绪论，高屋建瓴地介绍了模式识别的基本概念、发展历史与研究意义，并厘清了其与机器学习、深度学习等相关领域的内在联系。通过人脸识别、指纹识别、量化金融、社交网络分析以及目标检测等生动的实际应用案例，向读者展示了模式识别技术在社会治理、数字生活、工业制造和医疗诊断等诸多领域的巨大应用价值，激发读者的学习兴趣，并为后续的理论学习奠定直观的认知基础。 第二部分： 典型模式分析方法。本书的核心篇章系统性地介绍了模式分析中的主流方法，涵盖了从分类到回归、从有监督到无监督、从...