基于外观自适应度量学习的相关滤波目标跟踪研究开题报告
2020-04-12 16:46:09
1. 研究目的与意义(文献综述)
1.1目的及意义:
视觉是我们信息获取源中最重要的来源之一。随着社会的信息化程度越来越高,海量的图片、视频等即时信息应运而生,所以如何识别处理并且分析理解这些信息就成为了越来越关键并且亟需解决的问题。基于这些问题,目标跟踪逐渐发展成计算机视觉中一个重要的分支。目标跟踪是计算机视觉领域的基础问题之一,是后续应用如目标识别,行为识别等的基础。由于数字通信等各种电子设备的发展,特别是图像传感器技术的迅速发展,视频与图像数量的增长速度已经超出了人工所能处理的能力范围,所以如何让机器接收、理解和分析这些视觉信息是当前最具有研究价值的领域之一。计算机视觉分析系统包含三个阶段:目标检测、目标跟踪和分析理解。目标跟踪是在给定初始目标的条件下,在一个连续视频序列的每一帧找到跟踪目标,其输出作为后续分析理解的输入,是视觉分析中承上启下的一个阶段。目标跟踪融合了图像处理、模式识别、机器学习、人工智能、人工神经网络、物理学、生物学等学科的技术,被逐渐应用于国民经济和国防建设等方面[1]。主要的应用场合有:视频监控、人机交互、视觉导航和军事用途。
除了以上应用,目标跟踪技术在航空航天、环境探测和医学诊断等领域也有广泛的应用。几乎所有涉及到图像或视频的处理和分析的研究都不可避免的要用到目标跟踪的技术。
2. 研究的基本内容与方案
2.1主要研究内容:
在计算机视觉系统中,主要分为目标检测、目标跟踪和分析理解这三个阶段,目标跟踪就是其中一个重要的阶段。目标跟踪是分析理解的基础,在视频监控、人机交互、视觉导航、军事用途等很多方面均有应用。
2.2拟采用的技术方案:
3. 研究计划与安排
第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。
第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。
4. 参考文献(12篇以上)
[1] j.f. henriques, r. caseiro, p. martins, and j. batista, “high-speed tracking withkernelized correlation filters,” ieee transactions on pattern analysis andmachine intelligence, vol. 37, no. 3, pp. 583-596, 2015.
[2] b.babenko, m. h. yang, and s. belongie, “robust object tracking with onlinemultiple instance learning,” ieee transactions on pattern analysis and machineintelligence, vol. 33, no. 8, pp. 1619-1632, 2011.
[3] x.mei, and h. ling, “robust visual tracking using l1 minimization,” in 2009 ieeeinternational conference on computer vision, 2009, pp. 1436-1443.