复杂背景下运动目标检测与实时跟踪

为准确追踪复杂背景下视频序列待处理目标的位置,提出一种基于互相关信息和Mean Shift相结合的目标追踪算法。将待处理帧和背景帧图像从RGB空间转化为GRAY空间,利用背景剪除法获取待匹配帧的基准图像,对基准图像用快速傅里叶变换得到基准图象和模版图像的相关性,结合Mean Shift最终确定目标图像的位置。实验结果表明,该方法在遮挡、环境干扰等复杂情况下均能稳定有效地追踪目标。     

一种基于互相关运算信号稀疏分解的快速算法

提出了一种信号稀疏分解的快速算法,它利用一种互相关的快速运算来代替稀疏分解中计算量巨大的内积运算,提高了运算时间。通过理论仿真和实验表明,在保证稀疏精度的情况下,可以将信号稀疏分解的时间缩短至普通MP算法的1/10至1/20,大大提高了信号在过完备原子库上分解的速度。