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該文利用飛行時間(Time-Of-Fligh, TOF)相機提供的距離圖像，在運動歷史圖像的基礎上提出一種基于多層運動歷史圖像的人體運動識別方法。計算距離輪廓序列的運動能量圖作為整體運動信息，同時根據距離變化量，計算前向、后向的多層運動歷史圖像作為局部運動信息，共同組成多層運動歷史圖像。為了解決Hu矩對不連續(xù)或具有噪聲的形狀較為敏感的問題，引入R變換對每層運動歷史圖像進行特征提取，串聯(lián)形成特征向量送入SVM進行分類識別。實驗結果表明，該識別方法可以有效識別人體運動。

基于深度卷積神經網絡的圖像超分辨率重建算法通常假設低分辨率圖像的降質是固定且已知的，如雙3次下采樣等，因此難以處理降質(如模糊核及噪聲水平)未知的圖像。針對此問題，該文提出聯(lián)合估計模糊核、噪聲水平和高分辨率圖像，設計了一種基于迭代交替優(yōu)化的圖像盲超分辨率重建網絡。在所提網絡中，圖像重建器以估計的模糊核和噪聲水平作為先驗信息，由低分辨率圖像重建出高分辨率圖像；同時，綜合低分辨率圖像和估計的高分辨率圖像，模糊核及噪聲水平估計器分別實現(xiàn)模糊核和噪聲水平的估計。進一步地，該文提出對模糊核/噪聲水平估計器及圖像重建器進行迭代交替的端對端優(yōu)化，以提高它們的兼容性并使其相互促進。實驗結果表明，與IKC, DASR, MANet, DAN等現(xiàn)有算法相比，提出方法在常用公開測試集(Set5, Set14, B100, Urban100)及真實場景圖像上都取得了更優(yōu)的性能，能夠更好地對降質未知的圖像進行重建；同時，提出方法在參數(shù)量或處理效率上也有一定的優(yōu)勢。