应用多权值神经网络方法对静态手势进行识别, 对手势字母图像采用傅里叶描述子提取特征信息, 取低频信息成分构建成犯维特征向量, 并应用多权值神经网络的算法, 构建各类的神经元网络-W ith th e develo Pm en t of hu m an eom p uter intera etion te ehn olo盯, th e h as been b ased on an im P o rt a n t tas k fo r U r o n s diseu ssion

针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因, 以无敏粒子滤波(U PF)、辅助粒子滤波 (A S IR) 及采样重要再采样(S IR) 等改进的粒子滤波算法为例, 对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样) 进行了 分析研究。说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式, 可以有效改善算法性能。 最后通过对一无源探测定位问题进行仿真, 验证了运用该关键技术后, 算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强。-　Abstract:W e