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基于确定学习的动态视觉分析.pdf

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上传人:zhufutaobao 2021/12/5 文件大小:5.50 MB

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文档介绍

文档介绍:摘 要
近年来计算机视觉发展迅速, 其中对于动态景物的运 动分析研究更是得到了重视与
发展, 从对景物的静态分析理解发展到动态景物分析理解, 进一步达到从专用的视觉系
统发展到通用性较强的视觉系统是未来计算机视觉发展的一个非常重要的方向 。
计算机视觉中的动态视觉理论主要研究从随时间变化的二维 图像进行三维结构
和动态参数的估计, 这通常可以用一个非线性动态系统描述, 即***投影系统 。通过建
立系统化的参数方程, 对***投影系统进行状态和参数的估计 。在对***投影系统进行
状态和参数估计时, 最常用的方法就是基于观测的方法, 已经有很多相关文献对这种方
法进行了探究 。***系统可以观测的前提条件是保证系统是可观测的, 要保证***系统
是可观测的, 常常需要持续激励条件的满足 。对于常参数或者非常参数***投影系统,
持续激励条件可以使得系统在可观测性条件得到满足的情况下, 保证观测误差系统的稳
定性, 使观测误差指数或渐近收敛 。这个持续激励条件的满足, 使得可以将一个最新成
果确定学****理论用于在观测中学**** 当观测系统的状态是回归或周期的, 神经网络
沿状态轨迹满足部分持续激励条件, 系统动态可由常值 神经网络进行学****和存储 。
学****误差也将会收敛到零的一个小区域内 。把神经网络学 ****到的系统知识作为训练模式
以常值 神经网络的形式存储在一个模式库中, 把出现 的新的系统动态当作待测试模
式, 并定义模式之间的相似性, 就可以对测试模式进行快速识别 。
人类的视觉系统具有惊人的分析理解能力。而这高超的视觉分析和理解能力, 是同
人的大脑中已经积累的大量知识有关的。人是如何精选 、 获取 、 更新视觉知识, 以及如
何利用这些知识来分析景物的, 至今还远未研究透彻 。而在本文中, 通过观测对动态视
觉进行确定学****的方法为视觉动态模式的学**** 表达和识别提供了一个确定的框架 。这
样, 通过确定学**** 动态视觉系统的内在动力学在进行了有效的学**** 、 表达之, 学****的
知识就可以进行重复循环使用, 而不需要每次都重新进行学**** 。通过用确定性学****的方
法, 对动态视觉的知识进行学**** 表达和存储, 及再利用, 以确定的方法完成了一个整
个学****过程, 虽然这同人类学****的过程还相去甚远, 但是 却为在计算机视觉中动态知识
的学****提供了一个通用性的方法推动计算机视觉从专用性向通用性的转型。
关键词: 动态视觉 ;确定学**** ;动态模式
I
AA b s t r a c t
In r e c e n t y e a r s , r e s e a r c h e s i n t h e a s p e c t o f c o m p u t e r v i s i o n h a v e g o t r a p i d d e v e l o p m