一種多尺度多視點特性視圖生成方法的研究和應(yīng)用_謝冰

　　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(jù)獨特的 1 個子空間 Ωi 。令模式向量經(jīng)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(jù)獨特的子空間 Ωfi， 若 均為時間的函數(shù)，則我們稱 Ωf 為動態(tài)特征空間。這里 將以某種系統(tǒng)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(chǎn)生或消失等等。模式特征空間的動態(tài)變化的例子在成像目標識別中不勝枚舉。例如，對光學(xué)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(fā)生顯著變化。運動中的三維飛機目標，其姿態(tài)、大小和形狀特征（由遠及近，或由近及遠）在序列圖像中呈現(xiàn)劇烈的變化。因此，復(fù)雜條件下的目標識別問題就是典型的動態(tài)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(yù)測，與靜態(tài)特征空間有本質(zhì)的區(qū)別。有必要以統(tǒng)一的觀點，系統(tǒng)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(jīng)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）