相関フィルタは、自動標的認識（ATR）の問題に正常に適用されている。最も基本的な相関フィルタは、そのインパルス応答（2-D、点広がり関数）のマッチド空間フィルタ（MSF）、基準画像の反転したバージョンである。 MSFは付加白色雑音によって破損した参照画像を検出することを十分に行っている間参照画像が歪み（例えば、回転、スケールの変更）で表示されたときに、それが悪い実行されます。したがって、一MSFは、オブジェクトの各出現を検出するために必要とされるであろう。明らかにこれは実用的なパターン認識のための計算上魅力的ではない。ヘスターとCasasentは、合成判別関数（SDF）フィルタの導入により、この課題に取り組んだ。 SDFフィルタは、トレーニング画像に対応する相関出力が原点に予め指定された値を生じるであろうように、組み合わせの重みが選択されるのMSFの線形結合である。これらの事前に指定されたピーク値は、多くの場合、ピークの制約と呼ばれる。 AUTHENTICS（また真のクラスと呼ばれる）に対応するピーク値は、典型的には、1に設定されているため、このSDFフィルタが等しい相関ピーク（ECP）SDFフィルタとして知られていた。原則として、単一のECP SDFフィルタは、多くののMSFを置き換えることができます。物体認識は、合成されたテンプレートまたはフィルタを入力画像を相互相関し、得られた相関出力を処理することによって行われる。相関出力のピークを探索し、これらのピークの相対的な高さは、関心のある物体が存在するか否かを決定するために使用される。ピークの位置は、オブジェクトの位置を示すます。
顔認証は、個人認証のための重要なツールであり、セキュリティおよび電子商取引アプリケーションで重要な価値がある。我々は、顔認証のための相関フィルタの効果的なアプリケーションを開発した。相関フィルタの特定のタイプのパフォーマンスは、最低平均相関エネルギー（MACE）フィルタは、カーネギーメロン大学（CMU）で高度なマルチメディア処理研究室で収集された表情データベースを用いて評価されると呼ばれる。
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