Modellbaserade tekniker, neurala nätverk, och korrelation mönsterigenkänning  på CPR är tre av de mest populära metoder för maskinseende och mönsterigenkänning. Medan de två tidigare teknikerna används i stor utsträckning av signal- och bildbehandlingsgemenskapen, har HLR till största delen undersökts av den optiska mönsterigenkänningsgemenskapen. Som ett resultat av detta har förståelsen för HLR och dess tillämpningar stadigt ökat under det senaste årtiondet. HLR erbjuder flera unika fördelar i maskinseende applikationer. Korrelation är ett "sensoroberoende" tillvägagångssätt som i allmänhet inte kräver dataspecifika operationer som segmentering, funktionsextraktion, on-line modellsyntes eller andra processer. Följaktligen kan korrelationsprocessorer och algoritmer delas av olika typer av sensorer, inklusive infraröda sensorer, syntetisk bländarradar, CCD och laserradar, för att nämna några. Således är HLR en enhetlig metod för mönsterigenkänning i en multi-sensor miljö som inte kräver separata program sviter för att rymma de olika sensorphenomenology. Eftersom genomströmningen av en korrelator i allmänhet beror på bildens dimensioner beror algoritmens komplexitet på scenens storlek och inte på antalet objekt som ska upptäckas. Detta ger inte bara en exakt uppskattning av genomströmningen, utan det undviker också att beräkningsflaskhalsar möter vissa metoder på grund av scen komplexitet, skräp och antalet objekt närvarande. Bland de många tillämpningarna av HLR är medicinsk bildbehandling, säkerhetssystem, fingeravtryck och ansiktsigenkänning, optisk karaktärsigenkänning, övervakning, automatisk måligenkänning och objektspårning. Den underliggande filosofin för HLR är att signaturer av objekt som ska kännas igen kan behandlas som signaler som ska detekteras. Den nuvarande teorin är en unik blandning av begrepp från fälten signaler och system, Fourier optik och statistisk mönsterigenkänning. Generellt sett är algoritmerna analytiska slutna lösningar som optimerar relevanta prestandakriterier. Ur tillämpningssynpunkt har både digitala och optiska processorer mognat avsevärt så att det praktiska förverkligandet av HLR inte längre är en viktig fråga. Medan digitala processorer erbjuder större noggrannhet, lovar optiska processorer mycket högre genomströmningshastigheter. Utmaningen för optiska korrelatorer är att förbättra sin trohet till förmån för större dynamiska intervall, och att utforma optimala algoritmer med tanke på begränsningarna av de nuvarande enheterna. Detta särskilda avsnitt om HLR är indelat i tre avsnitt. De fem första tidningarna behandlar grundläggande teoretiska frågor som rör konstruktionen av korrelationsfilter. Fazlollahi och Javidi diskuterar optimala tekniker för att identifiera mål i icke-överlappande buller. Mahalanobis och Kumar beskriver egenskaperna hos den maximala genomsnittliga korrelationshöjden (MACH) filtret som en optimal detektor. Laude och Formont pratar om en Bayesian teknik för att känna igen mål i bilder. Guérault m.fl. föreslå en optimal teknik för att identifiera platsen för ett mål i en korrelerad bakgrundsscen. Sims behandlar informationsförlust och snedvridningar som införs genom olika typer av datakomprimeringstekniker och deras inverkan på automatiska måligenkänningssystem, inklusive sådana som bygger på HLR-teknik. De följande sju dokumenten i det andra avsnittet behandlar vissa nya utvecklingstendenser inom hjärt- och kärl rättigheterna. Shamir beskriver tekniker för adaptiv mönsterigenkänning med hjälp av hybridkorrelatorer. Javidi, Wang och Zhang beskriver ett ickelinjärt filter för förvrängningsinvarianta mönsterigenkänning. Fisher och Principe granskar den senaste utvecklingen när det gäller ickelinjära minsta genomsnittliga korrelationsenergifilter. Hassebrook m.fl. införa en teknik med hög signal-till-brus-förhållande för att uppskatta orienteringen av ett mönster med hjälp av korrelation. Casasent och Ashizawa rapporterar resultaten av att använda korrelationsfilter för att känna igen mål i SAR-bilder, och Casasent och Shenoy introducerar begreppet funktion rymdbana. Ett nytt tillvägagångssätt för robotseende och fordonsnavigering med holografiskt minne beskrivs av Pu, Denkewalter och Psaltis. De sista fyra tidningarna handlar om optisk hårdvara för korrelation. Karins m.fl. granska Litton Data Systems stryktåliga optiska korrelator i miniatyr
Korrelationsfilter har använts i många tillämpningar såsom objektdetektering och igenkänning REF.