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针对解决畸变不变目标识别中选择目标样本数目过多的问题,提出了一种基于主成分分析的MACH匹配滤波器设计方法,这是使用去除冗余的本质特征图像来替代目标样本图像的一种方法,能够减少匹配滤波器设计的样本数量,在对一定范围内的畸变目标进行识别,只需要少数几个匹配滤波器就可以完成,而且同一匹配滤波器还可以对不同的畸变方式(如尺度缩放、角度旋转、运动模糊失真)目标进行识别,实验结果表明,这种匹配滤波器在较大的畸变范围内仍然能够得到较尖锐的相关峰。