推 akulaineyeo:若是發射後才有這些大氣干擾，那麼可就是看追蹤演算法 08/07 15:40
→ akulaineyeo:的強健性如何了，也就是抵抗遮蔽的能力(occlusion)， 08/07 15:41
→ akulaineyeo:如此或許不必建立到如此多的pattern 08/07 15:42
→ akulaineyeo:抱歉，第一句最後是要打'可就只看' 08/07 15:45
※ 引述《dashanew (dasha)》之銘言：
: ※ 引述《Mehta (Zubin Mehta)》之銘言：
: : 就IR影像的問題來說,因為IR影像變動的模式太複雜,
: : 就我所知沒有可以實用化的電腦自動補償方法可以使用.
: : 再者隔下提到的pattern recognition辨識法,
: : 據我所知美國最好的研究結果大約是對於一個物件建立兩三百個pattern,
: : 然後建立大約一二十個物件的pattern,
: : 電腦犯錯率大約在10%左右.
: : 我想一個建築物的IR影像(多少人使用熱源,多少房間使用熱源,天氣的干擾...)
: : 如果說要建立上萬個pattern,我想也不稀奇.
-恕刪-
: 而對於單一裝備的標定還算容易,因為車輛引擎溫度總是比週邊高幾
: 度到幾十度,以人工介入方式肉眼分辨與鎖定倒還辦得到,可是當範圍擴大
: 到導航級時,整個區域一大堆這種高熱源跑來跑去,你背景目標很少有足以
: 相提並論的熱輻射,雜訊強度與數量遠高於有意義的固定訊號,你要怎樣去
: 分析一個固定Pattern?而且你還有氣溫與水溫去干擾環境溫度場的變化,
: 溼度與降雨去直接阻斷紅外線傳播,不要說用衛星或飛機遙測,台灣一票單
: 位在台北市裝了上百個各種氣象觀測儀器,明明知道溫度溼度到哪個程度
: 就會產生強對流下雨,但就是沒有辦法事先預測到可能降雨的區域,也就是
: 無從估測整個熱力場的分佈.
我想你誤會pattern recognition中pattern的意義,
pattern本身是不被分析的,
而是被事先建立的,
然後電腦就看到的影像來比對有沒有預先建立的pattern在裡面,
如果有就宣稱辨識到目標了.
之前有先進提到被動系統尤其困難,
原因之ㄧ就在於科學家無法預期所有可能出現的被動影像,
所以很難確定已經建立了足夠的pattern.
因此你說要建立百萬個pattern才夠,這點我也可以接受.
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