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图像识别技术涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、计算机等学科，是一门综合性的技术。自从电子计算机诞生以来，用机器来模拟实现人类所具有的能力便成为一项非常热门且颇具挑战性的研究领域。由于图像信息易于采集，信息相关性多，抗干扰能力强，因此获得了越来越广泛的应用。当前，人类社会已经进入了信息化和数字化时代，随着国家信息化进程的加速，对于图像识别的需求量越来越大，应用也将越来越广泛。
目前，数字图像处理与模式识别的教材以纯学术性为主，十分侧重于理论推导和分析，与实际编程实现和具体工程脱节。因此，带来如下问题。
1．不能胜任高端业务
虽然掌握图像处理技术可应用于图像预处理环节，但是人们对图像数据更多的是应用于模式识别。在学习完图像处理后，还缺乏高端的图像识别技能。
2．实践能力欠缺
传统教学以理论介绍为主，强调理论的体系和概念，忽视技术的联系和灵活应用，对理论的理解仅限于表面认识，很难看到理论的实际应用效果。由于缺乏实践性教材指导，读者面对应用领域，往往不知所措，无从下手，更谈不上创新应用。
3．人才培养和市场需求之间脱节
目前，市场上对人才的需求越来越倾向于具有实践能力和项目开发经验的人才，而这方面需要积累和引导。
本书从在人们日常生活中产生重大影响的项目入手，综合了作者多年从事数字图像处理和模式识别领域研究的成果，结合实际应用项目，阐述了图像识别的相关知识，介绍了开发实例的实现方法。这里，打破单方面介绍数字图像处理和模式识别的理论知识体系，而是将两者与项目实践有机地结合起来，由易到难，循序渐进，介绍项目实现技术。每个项目实例介绍研究意义、背景和要求，并从数据特征分析、图像预处理、特征提取、模式识别4个主要方面入手，提供了项目开发技术原理、实现流程、算法的实现步骤，将实现技术落实到编程，提供VC++或MATLAB的编程代码。
本书介绍了手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照号码识别、印刷体汉字识别、一维条形码识别、人脸识别、虹膜识别、指纹识别等项目的开发技术。这些项目在社会中广泛应用，对人们的生活产生重大的影响。项目例程框架结构简单，每个项目的具体实现方法都提供编程实例，代码简洁，使读者能够掌握图像识别工程的核心技术，掌握图像识别的方法，为本领域的研究打下坚实的基础，提高独立承担科研项目开发的能力。
本书在天津理工大学教材建设基金的资助下，得以顺利完成，作者表示感谢。参加编写的还有刘婷婷、刘旭鹏、陶冲、申婷婷、叶诚、祁稳杰、谷林、陈品、王博凯、王光彪、冯帆、贾紫娟、牛廷伟、邓飞。最后本书作者对书中所引论文和参考书籍的作者表示感谢。
由于作者水平有限，书中难免会有缺陷和不足之处，敬请广大读者批评和指正！
著 者