1. 本选题研究的目的及意义

近年来，目标跟踪技术在视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛的应用，其研究具有重要的理论意义和现实价值。

目标跟踪旨在给定目标在视频序列第一帧中的初始状态(如位置、尺寸等)，自动估计目标在后续帧中的状态，并生成目标的运动轨迹。

然而，现实场景中目标跟踪往往面临诸多挑战，例如光照变化、遮挡、尺度变化、背景干扰等，这些因素都会导致跟踪算法的性能下降甚至失败。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在目标跟踪领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容将围绕上下文相关滤波和重检测补充学习展开，旨在构建一个鲁棒、高效的目标跟踪算法。

1.上下文相关滤波：为了解决传统相关滤波跟踪方法只关注目标区域信息而忽略背景信息的问题，本研究将引入上下文信息来增强目标表示的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.相关理论研究：深入研究相关滤波跟踪、上下文信息建模、目标重检测等理论基础，分析现有方法的优缺点，为算法设计提供理论指导。

2.算法设计与实现：基于相关理论研究基础，设计基于上下文相关滤波和重检测补充学习的目标跟踪算法框架。

具体包括：上下文信息建模：研究如何有效地利用目标周围的上下文信息来增强目标表示的鲁棒性，例如，构建多尺度上下文模型、利用语义信息等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于上下文相关滤波和重检测补充学习的目标跟踪算法，将上下文信息建模、目标重检测与相关滤波跟踪有机结合，有效提升了跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性和精度。

2.设计一种高效的在线更新策略，根据跟踪的置信度动态调整相关滤波器和重检测网络的更新频率，在保证跟踪精度的同时，降低了算法的计算复杂度，使其能够满足实时性要求。

3.通过实验验证了算法的有效性和优越性，并在公开数据集上取得了良好的跟踪性能，为复杂场景下的目标跟踪提供了一种新的解决方案。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]胡建军,张凯,王春,等. 基于时空正则化相关滤波的目标跟踪[j]. 电子与信息学报,2020,42(10):2587-2594.

[2]王杰,马雷,李勃,等. 基于上下文感知相关滤波的实时目标跟踪[j]. 控制与决策,2019,34(07):1483-1490.

[3]张红颖,金耀辉,王强,等. 基于多特征融合和重检测机制的相关滤波目标跟踪算法[j]. 激光与光电子学进展,2022,59(18):171-180.