本书是讲解模式识别的理论基础和典型应用的教材，共13章，前11章为基础理论，包含模式识别概述、理论贝叶斯决策、概率密度的估计、线判别函数、非线判别函数、其他分类方法、无监督学、通用特征选择与提取方法、数据特征提取、深度神经网络基础、深度神经网络典型架构；后2章介绍指纹识别、光学字符识别、语音识别、自动人脸识别等模式识别典型应用以及语言大模型、视觉大模型、语音大模型和多模态大模型。 本书可作为人工智能、计算机、自动化、智能制造等专业模式识别相关课程的教材，也可作为模式识别爱好者和相关领域研究人员或从业者的参书。