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一种多尺度多视点特性视图生成方法的研究和应用_谢冰
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给 定 一 组 模 式 （ωi ，i =1，2，。。.，I）， 每 一 类 的 模 式 向 量在观察空间 Ω 中将占据独特的 1 个子空间 Ωi 。令模式向量经特征提取映射 A 将 D 维观测空间变换为 d 维的特征空间， 每一类的模式特征向量 在 d 维特征空间 Ωf 中将占据独特的子空间 Ωfi， 若 均为时间的函数，则我们称 Ωf 为动态特征空间。这里 将以某种系统的方式改变，确定的或随机的方式（这里不包括随机干扰或随机噪声所引起的改变）。比如，模式特征向量概率分布密度的变化，类别可分性的变化，模式新特征的产生或消失等等。模式特征空间的动态变化的例子在成像目标识别中不胜枚举。例如，对光学成像的目标识别，光照条件、气候条件的变化将使同一个场景的目标/背景图像发生显著变化。运动中的三维飞机目标，其姿态、大小和形状特征（由远及近，或由近及远）在序列图像中呈现剧烈的变化。因此，复杂条件下的目标识别问题就是典型的动态特征空间中的模式识别问题。其处理方法，包括性能分析与预测，与静态特征空间有本质的区别。有必要以统一的观点，系统地考察这一问题。特征向量 随时间的变化，可写为 （2.1） 若把因三维目标运动而引起变化的经纬度观察角 θ=（θ1， θ2）、变化的观察距离 s 作为（隐含时间 t）变量，则式（4.1）的另一种表达可写为： ， j=1，2 （2.2） （2.3）
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