前言

自从1998年开始攻读“模式识别与智能系统”专业的博士学位以来，我已经在模式识别这个领域耕耘20余年了。记得博士毕业时，我曾经非常奢望自己的论文能入选“全国优秀博士论文”，目的只有一个，就是希望能够出版我的博士论文，这样就有一本自己编写的关于模式识别的书了。可惜，奢望没能变成现实。多年来，稍有闲暇我就会萌发写一本“模式识别”书的念头。但闲暇如过眼烟云，稍纵即逝，写书的事也就被淡忘了。这次接到“人工智能出版工程”丛书编委会的邀请，便毫不迟疑地答应下来，总算有机会可以编写一本“模式识别”的书了。

关于“模式识别”，国内外已有不少优秀的教材或专著。回顾自己20余年的研究历程，模式识别的研究热点不断变迁。这个变迁过程遵循着一条被统称为“表示学习”的主线，历经了“线性子空间表示”“非线性子空间表示”“流形学习”“稀疏表示”“低秩模型”“深度学习”等阶段。因此，我们决定循着这条主线来布局本书的章节内容。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，希望本书能给读者提供一个审视“模式识别”近年来发展脉络的新视角。

本打算自己慢慢来写，慢慢地咀嚼回味20余年逝去的时光，但由于出版时间紧迫，容不得独自一人慢条斯理地写作，便只得邀请课题组的多位同事来协作完成，一起分享本书写作过程的喜悦和寂寞。本书共7章，第1章由金忠教授完成；第2章和第3章由本人和钱建军副教授共同完成，金忠教授审阅；第4章和第7章由崔振教授和许春燕副教授共同完成；第5章由宫辰教授领衔，深圳大学赖志辉教授、中山大学杨猛副教授共同参与完成；第6章由钱建军副教授领衔，张恒敏博士主笔，本人审阅完成。在此，诚挚感谢所有为本书写作做出贡献和努力的各位同事和朋友！如果没有你们的协作和付出，本书至少还需要一年甚至更多的时间才能完成。在此还要感谢电子工业出版社副总编辑赵丽松女士在本书写作过程中给予的鼓励和鞭策，以及编辑修改方面的诸多建议。最后，感谢我的家人，以及参与本书写作的同事和朋友们的家人的大力支持，2019年的每个周末和整个暑期，因为本书的写作，牺牲了陪伴你们的时间。

特别说明，本书参考文献是按章编排的，因此，各章中标注的参考文献均指的是本章的参考文献。

由于时间紧迫，本人才疏学浅，难免有错误和疏漏之处，殷切希望各位读者和同仁们批评指正，我将不胜感激。

杨健

2020年5月