我们描述一个进行目标识别的级联方法。该方法应用了“以中心为特色”的评估中一种新颖结构，该评估方法通过多级窗口来重用面部特征评估。我们通过以下几种简化将评估的费用减至最小： (1) 局限照明标准化，(2) 分离特征作为一附加模式和(3)离散型的特征。 该方法也结合了一种独特的特征表现方法。在该层叠方法的初期使用简单快捷的特征评估，后期则使用更复杂的具有判别能力的特征。尤其，我们推荐基于稀疏编码和过滤器回应之间的顺序关系的特征。层叠且以面部为主的评估与越来越具复杂性的特征结合起来可以提高计算效率和精确度。 我们对在十个目标上进行的实验情况做一描述，实验对象包括面部以及汽车。这些结果包括在和对汽车识别的UIUC图片数据库的同等错误率下对97%的目标进行了识别。
