本文將提出一以stochastic model：自身迴歸一移動平均函數作物體辨認。一般而言
，特徵向量之維度（dimension） 均固定，而所有圖形（pattern） 特徵值之分群（
cluster）均在同一特徵空間中， 所以整個空間所能容納的圖形數目有限。本文就
此問題提出一演算法，可以動態決定ARMA函數次方（order of ARMA model）， 而可
將此視為一特徵值，如此可增加特徵空間的自由度。依實驗所得，有些圖形可以輕易
地區分出，這是因為整個系統中沒有其它圖形是和這些圖形有相同次方，所以其所屬
之特徵空間中只有一個分群，可輕易且無誤地區分。最後我們使用三種決策函數分辨
新方法的特徵值。
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