zhuyinhit的博客

动态图像分析是图像处理与计算机视觉领域一个十分活跃的分支和备受关注的前沿课题，它融合了计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等先进技术，对它的研究已经受到国内外学者的普遍关注。动态图像分析 的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，构建目标运动的动态模型，识别与跟踪运动目标。 运动目标检测、建模和跟踪技术的复杂性，以及当前视频技术发展水平的限制，使得动态图像分析在理论和实现上仍存在着很多难题。国内外大批学者对该领域进行了深入的研究和探索，并取得了大量成果。本文在这些成果的基 础上，对动态图像分析中运动目标检测、动态建模、实时跟踪等关键技术进行了深入研究。

在人机交互、智能教室、视频会议、特定环境监控等系统中，如何利用视听媒体间存在的天然时空相关性，将视觉信息和听觉信息有效地融合，从而实现对目标的跟踪、识别、判决等，是异类信息融合领域的一个热点问题，牙惯上人们也称之为多媒体信息融合。 本文充分总结和讨论了关于信息融合、视觉跟踪、声源定位以及滤波器性能的基本理论和研究现状，并在此基础上，给出了两种基于视频与音频信息融合的人物跟踪算法。一种采用多层次卡尔曼滤波器作为融合工具，建立视听信息特征级融合模型。一种以简化的重要性采样粒子滤波器(ISPF:importance sampling particle filter)作为融合工具，建立视听信息决策级融合模型。

There has been a long-felt need for a book that gives a self-contained and unified treatment of matrix differential calculus, specifically written for econometricians and statisticians. The present book is meant to satisfy this need. It can serve as a textbook for advanced undergraduates and postgraduates in econometrics and as a reference book for practicing econometricians. Mathematical statisticians and psychometricians may also find something to their liking in the book.

一本不错的C#入门教程，内容分为五部分：第一部分C#语言概述；第二部分C#程序设计基础；第三部分面向对象的C#；第四部分深入了解C#；第五部分附录