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2007, 29(11): 2734-2737.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00365
刊出日期：2007-11-19
論文探討了TMA(目標運動分析)中基本的非線性估計問題；介紹了粒子濾波(PF)的基本思想和輔助變量PF(AVPF)的基本算法，特別針對空對海單站只測方位TMA(BO-TMA)問題應用AVPF和EKF(擴展卡爾曼濾波)進行了對照研究；建立了問題的離散非線性濾波估計模型；設計了典型的應用場景；給出了Monte Carlo仿真運行結果；表明AVPF具有更高的估計精度、更好的收斂特性和濾波一致性。
2006, 28(6): 1031-1035.
刊出日期：2006-06-19
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個宏窗口中估計12個GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進行了比較。實驗結果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
2014, 36(5): 1139-1144.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01003
刊出日期：2014-05-19
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(jù)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。
