视觉分析造句

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距离变换是视觉分析的一个重要研究方法，它也是本文一个基本的研究工具。
本文研究的主要对象是基于视觉的高级用户接口。它是人体运动的视觉分析的一个典型应用。
其中,运动物体的检测与跟踪属于底层视觉问题,是运动目标视觉分析的基础。
人体运动视觉分析的主要目的,是从一组包含人的图像序列中检测、识别、跟踪人体,并对其行为进行理解和描述。
我们将学习颜色视觉、适应、眼球运动在视觉分析中的作用、运动知觉、深度知觉和图样知觉。
运动目标视觉分析的研究内容,就是从包含运动物体的图像序列中检测、识别、跟踪运动物体,并对其行为进行理解和描述。
邢敏华（ 1996 ）：单一受试的视觉分析。中国心理学会论文发表会摘要。
尽管如此,步态识别作为生物特征识别技术中的一个新兴领域,目前引起了视觉研究者的浓厚兴趣,成为近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向,是人运动视觉分析的重要内容。
运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取、物体分类、事件检测、行为识别和分析等,而运动物体检测与提取又是其中的基础和关键。
它在虚拟现实,视觉监控,感知接口中均有广泛的应用前景,本文主要探讨了视觉分析中步态图像序列的检测,特征提取和分类识别等相关问题,并总结了当前步态识别国内外的研究现状和常用的处理方法。
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首先结合pcnn的同步脉冲发放和侧抑制特性，提出了基于改进型pcnn的图像凹点检测算法，该算法是一种自适应而有效的图像凹点检测方法，并且较好地仿真了人类视觉系统；然后，结合信息传递和信息耦合特性，将pcnn扩展成pcnns ( pcnn网络群) ，提出了一种基于pcnns的图像融合算法，能够将多个传感器获取的同一目标的图像信息融合到一幅图像中，有效模拟了人类视觉系统；另外，结合pcnn的同步脉冲发放特性、捕获特性和波的传播竞争特性，开拓地将pcnn用于模式分类中，提出了基于耦合神经元点火捕获抑制特性的分类方法和改进的约束距离下的pcnn分类方法，前者可实现对样本空间中任意复杂分布训练样本的稳健非线性分类，而后者能够消除训练样本中刺点对分类的影响；最后，结合累积差分图像思想、 pcnn波的形成与传播特性，通过各神经元之间连接取向来选择与控制自动波的流向，将pcnn用于运动视觉分析中的运动轨迹模拟及运动方向检测。