视频对象运动信息提取与优化匹配技术

运动信息提取是视频序列基于内容分析的重要研究内容。论文提出一种基于运动对象提取视频序列运动信息的新方法。该方法在区域特征匹配的基础上,通过构造区域延迟匹配(RDM)算法优化区域匹配策略来估计运动向量。实验表明该方法能有效地提取视频序列的运动信息。

基于区域相关性的全局运动视频中非刚性对象跟踪

提出一种适合全局运动视频中自动探测与跟踪非刚性对象的OT-GAV模型.该模型首先利用基于区域相关性的RDM算法计算相邻帧区域匹配,并结合Q学习与K-S统计法优化匹配结果,获得较为精确的区域运动向量.然后,利用前景和背景存在的运动形态差异,区域动态纹理一致性及对象运动过程中保持区域完整性的特点,逐步实现前景对象区域的探测与合并.实验证明,本模型及其相关算法可在室内和室外环境下,自动探测前景关注对象,获得其较为精确的边缘信息,并实施有效的跟踪.同时,该模型还能够解决对象跟踪过程中的"空洞"问题.

可重构计算的硬件任务调度算法

提出一种可以减少数据传输量的调度算法RDMS。通过在调度过程中综合考虑任务中数据的关联性、硬件任务的资源利用率及内部任务之间的通信量,采用动态编程方法,减少微处理器和FPGA可重构协处理器之间的通信量及FPGA可重构资源的消耗。实验结果表明,RDMS能提高映射在FPGA器件上硬件任务的整体性能,有效降低通信开销和重构开销。