本书阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点。全书共15章，分为五部分：第一部分(第1-4章)介绍了模式识别的基础知识；第二部分(第5-6章)介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分(第7-10章)介绍了分类器与其他工具；第四部分(第11-12章)介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分(第13-15章)介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。