1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....同样的摄像机资源，可以用来监控更广阔的区域。基于无重叠视域的目标匹配是个极具挑战性的问题。由于盲区的存在同目标出现在不同的摄像机在空间和时间上都是不连续的并且不同视域的亮度不同，摄像机的参数不同，摄像机的拍摄角度不同，目标的姿势也会发生变化导致了不同摄像机拍摄到的目标的外观发生了很大的变化，这为目标的匹配增加了难度。无重叠视域的目标匹配过程可以分为两个阶段，首先提取目标的特征，这些特征可以是颜色特征纹理特征点特征线特征几何特征局部特征时空特征等或者是多个特征的融合。然后使用这些特征构造特征向量，计算特征向量的相似度。特征向量的相似度越高说明不同摄像机拍摄到目标是同个目标的概率越大。特征向量的相似度可以使用常用的距离公式，例如范数二范数等，也可以使用马氏距离或通过学习的方法获得种距离计算公式。基于外观特征的目标匹配外观特征是目标匹配常用到的特征。提取目标的特征是无重叠视域目标匹配的第步......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....例如个穿着红色上衣和蓝色牛仔裤的行人，红色和蓝色是他的主颜色，而黑色头发的颜色和浅黄色皮肤的颜色也有可能被判定为主颜色。如下图所示，图是穿蓝衣服的行人，图给出了它的主颜色谱直方图。可以看出蓝色和棕色在整个颜色谱中所占的概率最高。图行人，主颜色谱直方图局部特征。提取局部特征的过程首先将目标划分成不同的区域或者提取目标的关键万方数据单位代码密级硕士学位论文论文题目基于外观特征和距离测度学习的无重叠视域目标匹配技术研究于孔帅胡栋教授信号与信息处理图像处理与多媒体通信工学硕士二零四年四月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....通过计算候选的目标形状与目标模板形状之间的相似度来进行搜索跟踪，对刚体目标的跟踪具有较好的跟踪效果。基于轮廓线的跟踪是个迭代算法，般通过状态空间模型或最小化能量函数来获得目标的轮廓线。状态空间模型目标的状态空间是以轮廓线的形状或运动参数来表示，通过最大化后验概率来不断更新状态，后验概率依赖于先验概率和当前观测值之间的相似性。最小化能量函数模型包括最小化图片能量或者形状能量，图片能量包括颜色和纹理能量，能量最小化是通过水平集分割算法来实现。基于小波域的目标跟踪小波域不同于空间域或时间域，它是空间和频率的局部变换。近年来，基于小波特征的目标跟踪技术迅速发展，主要包括以下特征小波变换包括了频域信息，能有效地从信号中提取信息可以提供不同分辨率和频域的子图像抗噪性能好高频带表示边界信息。离散小波变换具有把图像解压缩为四个不同频域系数后仍保持空间信息的特征，高频子图像水平系数，垂直系数和对角系数含有丰富的细节信息......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....局部特征，纹理特征等。颜色特征。颜色特征最常见的是颜色谱直方图，主要有颜色谱直方图颜色谱直方图颜色谱直方图。由于不同的摄像机拍摄的区域的亮度会发生变化并且颜色谱直方图不具有空间分布信息，所以般不能直接用来进行目标的匹配。在空间建立颜色直方图之间的亮度映射关系，并用数学推导证明了它依赖于个低维子空间，并用概率主成分分析对子空间进行估计，用多维正态分布的概率密度函数衡量目标之间的相似度。孙建飞使用了概率主成分分析对亮度转换函数进行降维把大量的冗余的数据转换成能够基本代表全局的少量数据。提出了平均亮度转换函数，和提出了双向累积亮度转换函数，即对于对目标建立不同方向的万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章无重叠视域目标匹配相关技术两个转换函数。等人比较了平均亮度转换函数和累积亮度转换函数的匹配性能，实验证明的效果更好。和考虑到颜色分量相对于亮度分量，对光照的变化敏感度较小，他们从颜色空间中的分量角度出发......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....从而获得该目标的关键点进行目标跟踪。文献利用帧差法来找到车辆目标，并利用小波变换压缩图片为低分辨率来降低计算量，但是识别过程中计算量仍然很大。无重叠视域的目标跟踪技术图多摄像机目标跟踪示意图万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章无重叠视域目标匹配相关技术基于多摄像机的目标匹配技术包括重叠视域的目标匹配和无重叠视域的目标匹配。在此用图对重叠视域和无重叠视域进行说明。图中为摄像机和摄像机的重叠视域，两个摄像机拍摄的区域有重叠的部分。利用重叠视域进行摄像机标定，可以提高目标匹配算法的鲁棒性。和使用标定的摄像机和环境模型来获得目标的坐标。虽然目标在象平面的坐标不同，但是同个目标的三维坐标是样的。和使用多个标定的摄像机进行视频监控，采用目标的几何形状和颜色特征计算目标的相似度从而实现跟踪的目的。基于重叠视域的目标匹配算法般需要大块的重叠区域，这就要求有更多的摄像机资源。然而无重叠视域如图所示......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....同样的摄像机资源，可以用来监控更广阔的区域。基于无重叠视域的目标匹配是个极具挑战性的问题。由于盲区的存在同目标出现在不同的摄像机在空间和时间上都是不连续的并且不同视域的亮度不同，摄像机的参数不同，摄像机的拍摄角度不同，目标的姿势也会发生变化导致了不同摄像机拍摄到的目标的外观发生了很大的变化，这为目标的匹配增加了难度。无重叠视域的目标匹配过程可以分为两个阶段，首先提取目标的特征，这些特征可以是颜色特征纹理特征点特征线特征几何特征局部特征时空特征等或者是多个特征的融合。然后使用这些特征构造特征向量，计算特征向量的相似度。特征向量的相似度越高说明不同摄像机拍摄到目标是同个目标的概率越大。特征向量的相似度可以使用常用的距离公式，例如范数二范数等，也可以使用马氏距离或通过学习的方法获得种距离计算公式。基于外观特征的目标匹配外观特征是目标匹配常用到的特征。提取目标的特征是无重叠视域目标匹配的第步......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要近年来基于多摄像机的智能监控系统受到越来越多的关注。智能监控系统的目标匹配包括了重叠视域目标匹配和无重叠视域目标匹配。无重叠视域的监控范围大，具有更好的应用价值，但由于监控环境变化使得匹配更为困难，具有很大的挑战性。无重叠视域目标匹配由于场景间没有重叠的部分......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....统计性匹配方法最常用的有粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法。粒子滤波算法使用序列蒙特卡洛和修正的贝叶斯算法来计算状态概率，它在高斯噪声和非高斯噪声下效果都很好，而卡尔曼滤波在高斯白噪声下能够取得较好的效果。后续章节我们将详细介绍这两种方法。基于核的目标跟踪基于核的目标跟踪通过计算以核函数表示的候选目标模板来进行跟踪，通常目标是以简单的几何形状如椭圆矩形或圆等框定出来，这些核函数具有定的仿射不变性旋转不变性等。由于基于核跟踪对不确定的空间信息具有鲁棒性和广泛的收敛性，核跟踪已经成为当今最流行的种跟踪算法。基于核函数的跟踪可以分为模板模型和外观模型这两类。模板模型主要通过计算目标模板和目标候选模板的相似度来进行匹配。差值平方和算法归化互相关算法和巴氏系数是比较常用的相似度测量方法。文献使用相似函数来进行跟踪，均值漂移算法使用巴氏系数作为测量相似性的准则......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....通过比较混合高斯模型参数的相似度对目标进行匹配，在此基础上建立种基于色度的颜色转换函数，以增强匹配的鲁棒性。，提出将个目标人分为头躯干下肢，然后利用各个部分的颜色直方图分别进行匹配，这种方法定程度上利用了目标空间信息，但是当存在遮挡时，会增大出现误匹配的概率。提出的主颜色谱直方图将目标区域的颜色在空间中进行聚类，然后对利用聚类后的少量颜色特征进行目标匹配。在颜色空间，使用来描述每个颜色通道，这样大约有千六百八十万种颜色。使用这么多种颜色进行目标匹配，每两个目标就要涉及上千万次的减法和平方运算假设使用欧式距离，这将消耗大量的系统资源。提出了种颜色距离计算方法，通过该方法对颜色空间聚类缩减了颜色空间的大小。定义的几何距离如公式所示。其中和指的是颜色矢量，也就是目标像素颜色值的集合。使用公式定义的颜色距离进行聚类缩减颜色空间的同时又没有过多的丢失目标的外观信息。，每个目标都有自己的主颜色......”。