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2005, 27(9): 1412-1415.
刊出日期：2005-09-19
該文指出Hong(2001)在多速率運動模型中關(guān)于過程噪聲的一處錯誤,提高了多速率運動模型狀態(tài)估計效果,并在此基礎(chǔ)上建立了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法.在確定多幀量測數(shù)據(jù)有效回波時,提出雙重門限方法,有效減少了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的計算量.最后針對各種雜波密度情況對多幀量測數(shù)據(jù)概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的性能進行了分析.
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(chǔ)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(jié)果表明，該識別方法可以有效識別人體運動。
