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テンプレートマッチングとは観測画像と照らし合わせて該当する箇所を探す方法。
テンプレートと処理画像との類似度を計測し、一番近いものを抽出するのだが、類似度を比較する方法はさまざまである。
類似度の比較にはSAD(輝度の絶対差の総和)やSSD(輝度の絶対差の２乗和),NCC(正規化相互相関関数)等が使われる。

SAD:

SSD:

NCC: 

I(i,j):入力画像。入力画像の座標をx,yとした場合にはI(i+x,j+y)となる。
T(i,j):テンプレート画像

パターン整合法として使われる。パターン整合法とは
文字や図形の認識。特徴を抽出し、その特徴の構造がどうなっているかを解析することで、与えられたパターン（画像）がどのようなカテゴリに分類されるかを
決定するもの。人工知能や統計と融合して認識の研究とするのが多い。データ解析にはデータの集合を部分集合に切り分け、部分集合ごとに特徴をもつように
するクラスタリングなどの手法が使われる。ただ、各画素の濃淡値を成分とする特徴ベクトル表現では膨大な時限数をもつベクトルが必要となる。
そこで、濃淡値を粗く量子化した等濃度領域の経常を特徴ベクトルとする方法、平均化したものを用いる方法・ニューラルネットワークに識別する方法がある。
{参考及び一部引用:赤松茂,「コンピュータによる顔の認識」,Vol.J80-D-ⅡNo.8,pp.2031-2046,1997}

javaを用いたテンプレートマッチング：
http://codezine.jp/article/detail/86?p=1