本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析。 本书实用性强，选材新颖，包括了神经网络、模糊集理论、遗传算法等新技术，针对每一种模式识别技术，书中分为理论基础、实现步骤、编程代码三部分，所有算法都用VC++编程实现，程序结构简单，代码简洁，便于初学者很快掌握模式识别技术。 本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供有关工程技术人员参考。