資料介紹
給 定 一 組 模 式 (ωi ,i =1,2,。。.,I), 每 一 類 的 模 式 向 量在觀察空間 Ω 中將占據獨特的 1 個子空間 Ωi 。令模式向量經特征提取映射 A 將 D 維觀測空間變換為 d 維的特征空間, 每一類的模式特征向量 在 d 維特征空間 Ωf 中將占據獨特的子空間 Ωfi, 若 均為時間的函數,則我們稱 Ωf 為動態特征空間。這里 將以某種系統的方式改變,確定的或隨機的方式(這里不包括隨機干擾或隨機噪聲所引起的改變)。比如,模式特征向量概率分布密度的變化,類別可分性的變化,模式新特征的產生或消失等等。模式特征空間的動態變化的例子在成像目標識別中不勝枚舉。例如,對光學成像的目標識別,光照條件、氣候條件的變化將使同一個場景的目標/背景圖像發生顯著變化。運動中的三維飛機目標,其姿態、大小和形狀特征(由遠及近,或由近及遠)在序列圖像中呈現劇烈的變化。因此,復雜條件下的目標識別問題就是典型的動態特征空間中的模式識別問題。其處理方法,包括性能分析與預測,與靜態特征空間有本質的區別。有必要以統一的觀點,系統地考察這一問題。特征向量 隨時間的變化,可寫為 (2.1) 若把因三維目標運動而引起變化的經緯度觀察角 θ=(θ1, θ2)、變化的觀察距離 s 作為(隱含時間 t)變量,則式(4.1)的另一種表達可寫為: , j=1,2 (2.2) (2.3)
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