В лекциях изложены традиционные темы, относящиеся к математическому аспекту теории распознавания: предмет и математические задачи теории распознавания образов; классификаторы, основанные на байесовской теории решений; линейные классификаторы, оптимальная разделяющая гиперплоскость; нелинейные классификаторы, многослойный персептрон, комитетные методы, метод потенциальных функций, контекстно-зависимая классификация; методы классификации, основанные на вычислении оценок; классификация методом сравнения с эталоном; задача селекции признаков, включая меры отделимости классов и оптимальную селекцию признаков; генерация признаков на основе линейных преобразований, дискретного преобразования Фурье, преобразований Адамара и Хаара. Рассмотрена генерация признаков для анализа и распознавания изображений.