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压缩感知中匹配追踪算法研究与应用的任务书
任务书
一、任务背景和意义
随着通信和存储技术的迅速发展，信息的处理和传输技术不断优化，传统的采样理论和信号处理方法已经不能满足复杂场景下的需求。为解决这一问题，2004年，EmmanuelCandes和DavidDonoho等人提出了压缩感知（CompressedSensing，CS）理论。压缩感知技术是一种新兴的信号处理技术，具有可以在低采样率时高效地进行信号重构、抑制信号噪声以及提高信号处理速度等优点，在图像处理、语音处理等领域得到广泛应用。
匹配追踪算法是压缩感知技术的一个重要应用，其通过少量的采样数据，提取出信号中的主要信息，进而对物体进行跟踪和识别。匹配追踪算法的研究不仅可以提高物体追踪的准确性和稳定性，还可以推动应用在军事、公共安全、智能交通等领域，具有重要的现实意义和应用价值。
二、任务内容和要求
1.综述与扩展有关压缩感知的相关算法、理论和应用。
2.研究压缩感知中的匹配追踪算法，包括常用的匹配算法和追踪算法。
3.设计和实现一种匹配追踪算法，包括其程序设计、算法实现和性能评估。
4.将实现的算法应用于物体追踪和识别领域，对其性能进行测试和优化。
5.撰写实验报告，包括算法原理、实现步骤、实验结果和分析等内容。
三、任务计划和进度安排
本次研究任务的计划安排如下：
1.任务启动和调研：3天
熟悉压缩感知的相关理论和算法，在已有基础上，针对压缩感知中的匹配追踪算法进行调研。
2.算法设计：7天
根据任务需求，设计匹配追踪算法，并对其进行程序实现。
3.算法测试与性能评估：7天
对实现的算法进行测试和性能评估，分析算法的准确性和稳定性。
4.算法优化：3天
根据测试和评估结果，对算法进行优化。
5.报告撰写:5天
根据任务要求，撰写实验报告。
四、参考文献
[1]Candes,E.J.,&Wakin,M.B.(2008).Anintroductiontocompressivesampling.IEEESignalProcessingMagazine,25-7.
[2]Cheng,H.,Jia,Y.,Qian,Y.,Yang,Q.,&Zhang,J.(2016).Adaptivecompressivetrackingviaitsenhancedgreedysearchandsuperpixelmaintenance.IEEETransactionsonMultimedia,18(5),794-809.
[3]徐兴宏,蔡贵瑞.(2018).压缩感知在图像处理中的应用与研究.现代电子技术,41(21),87-91.
[4]Ng,W.Y.,&Sun,Y.(2017).Compressedsensingbasedobjecttracking:State-of-the-art.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,44,33-48.
[5]Yuan,Y.,Wang,Z.,&Liu,B.(2017).Effectivefeaturefusionforvisualtrackingwithcompressedsensing.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,28(11),3132-3143.