以上是四副正射影像图，提取好边线，对于每个角点，能自动匹配标记好号码1~n；
*在距离物体的距离，大于物体的2.5倍，那么，就可以忽略物体的透视，认为得到物体的影像是正射影像；
已知ABC是同一物体的正射影像，而U是同类物体，但不一定是同一物体的正射影像。
对于各个点，有：
XU1 = aXA1 + bXB1 + cXC1 + d
XU2 = aXA2 + bXB2 + cXC2 + d
XU3 = aXA3 + bXB3 + cXC3 + d
XU4 = aXA4 + bXB4 + cXC4 + d
*想在一下，只有旋转没有平移的平面旋转 Xt = A Xs ，A是2*2的矩阵，Xt是XY
以上可以化为矩阵的形式，解出a,b,c,d;
XU1 XA1 XB1 XC1 1 a
XU2 = XA2 XB2 XC2 1 b
XU3 XA3 XB3 XC3 1 c
XU4 XA4 XB4 XC4 1 d
那么，可以预测U5，如果U5预测的位置和标记出的位置不相同，那就有理由相信，U5和ABC中的物体，不是同一个物体；
另一种识别的办法，就是用信号的原理，求积分：
对于信号函数，假如f(x)g(x)在X0处同号，那就取得很大的值如果有:
∫F(x)g1(x)dx，∫F(x)g2(x)dx……
取得最大只者，F(x)和g(x)最相似；
假如人脸的图像，都规定缩放在一个特定的尺寸，而且先进行二值化处理；
然后逐个像素两两相乘，得出最大者；
或者对两幅图像建模，灰度函数也可：
∫D f(x,y)g(x,y)dxdy