Задача нахождения соответствующего эталона является актуальной проблемой, находящей практическое применение во многих задачах компью- терного зрения и, в частности, в видеонаблюдении. Целью данной работы является исследование возможности практического применения представления информации в индексной форме [2] для решения задачи слежения за целями [1]. Используемый алгоритм решения задачи нахождения соответствующего эталона построен исходя из концепции индексной памяти, предложенной А.М.Михайловым в статьях [1-3]. Решение задачи нахождения соответствующего эталона другими методами Существует немало алгоритмов решения задачи нахождения соответст- вующего эталона. Например, в [6] предложена модификация Full Search под- хода связанная с использованием результатов рассмотрения предыдущих шаблонов. Традиционно производительность алгоритмов решения задачи нахожде- ния соответствующего эталона сравнивается с Full Search подходом. В [4] получено ускорение до 200 раз в зависимости от исходных данных. Соответ- ствующая функция из Open Computer Vision Library дает ускорение до 80 раз. Таким образом, можно считать успехом, если удастся получить ускорение порядка сотни раз. Также существующие методы снижения размерности данных, такие как хэширование или кодирование, среди которых можно выделить метод вэйв- летов, можно рассматривать как способы решения задачи нахождения при- знаков, и, признавая их эффективность, можно рассматривать их не как кон- курентов а как партнеров в том смысле что можно выделять признаки цели, например, с помощью вэйвлетов, а распознавать полученный вектор призна- ков с помощью индексной памяти. Решение задачи нахождения соответствующего эталона индексным мето- дом. Формальное определение индекса приведено в [1]. Вкратце: пусть мы запомнили Х шаблонов, при чем каждый шаблон ха- рактеризуется вектором из Y свойств. Тогда для заданного свойства y {xy}z означает множество всех запомненных шаблонов у которых значение свойcтва у равно z. Пусть у нас есть рассматриваемый объект z (z - это вектор свойств). Тогда задача нахождения соответствующего эталона решается следующим обра- зом: В случае если распределение запомненных шаблонов по значениям при- знаков равномерно с шириной Z, то экономия вычислений по сравнению с Full Search подходом составляет в Z раз. Полученные результаты. При используемом динамическом диапазоне 1 байт (256). Удалось полу- чить ускорение по сравнению с Full Search подходом в 3 раза. Показано что в реальных изображениях распределение шаблонов по значениям признаков отличается от равномерного (например, рис. 2).