Основы теории распознавания образов включают в себя обработку сигналов, статистику, теорию информации, теорию вероятностей и машинное обучение. Смежные теории включают в себя компьютерное зрение, обработку изображений, паттерн-распознавание, искусственный интеллект и нейронные сети.

Кроме математической статистики, теория распознавания образов также основана на психологии восприятия образов и когнитивных науках.

Существуют и другие теории, смежные или дополняющие теорию распознавания образов, такие как теория оценки стоимости и действия, теория принятия решений, теория игр, теория эволюции и т.д., которые могут быть также применимы в разработке интеллектуальных систем.

Книги, которые могут быть полезны для изучения теории распознавания образов, включают "Pattern Recognition" Дуда, Харт, Сторк, "Pattern Classification" Дуда, Харт, Сторк, "Machine Learning" Том Митчелл, "Computer Vision: Algorithms and Applications" Richard Szeliski и многие другие.