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——“.....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......”。

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——“.....基于轮廓的目标跟踪对目标模型进行精确描述，通过个封闭的轮廓线精确分割出目标，然后特征化得到目标模型，可以是颜色直方图目标边界或目标轮廓线。般来讲，跟踪过程基于两种匹配机制形状匹配和轮廓线匹配。形状匹配是在当前帧中搜索出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与目标模板相似的形状。轮廓线匹配则使用状态空间或最小化能量函数来找出初始轮廓在当前帧中的位置。形状匹配跟踪类似于基于模板的匹配跟踪，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......”。

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——“.....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，两个摄像机和拍摄的区域没有重叠的部分，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......”。

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——“.....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。均值漂移算法的缺点在于颜色直方图不具有空间分布信息，不同的目标也可以具有相同的颜色直方图。因此，使用多个特征进行目标跟踪可以提高目标的跟踪效果。文献融合了纹理特征和颜色特征，并使用均值漂移算法进行目标跟踪。融合了局部二值模型特征和颜色直方图特征到均值漂移跟踪框架中。等对将目标分割成头部躯干和腿部三部分，对每部分分别提取颜色直方图，从而为颜色直方图加入了空间分别信息。基于轮廓的目标跟踪人体目标有复杂的形状，如手，头，肩膀和腿等......”。

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——“.....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,万方数据......”。

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。——“.....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，目标的外观模型包括了颜色特征，局部特征，纹理特征等。颜色特征......”。

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——“.....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。文献利用小波变换检测出目标的边缘，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......”。

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......”。

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——“.....基于轮廓的目标跟踪对目标模型进行精确描述，通过个封闭的轮廓线精确分割出目标，然后特征化得到目标模型，可以是颜色直方图目标边界或目标轮廓线。般来讲，跟踪过程基于两种匹配机制形状匹配和轮廓线匹配。形状匹配是在当前帧中搜索出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与目标模板相似的形状。轮廓线匹配则使用状态空间或最小化能量函数来找出初始轮廓在当前帧中的位置。形状匹配跟踪类似于基于模板的匹配跟踪，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......”。