1. 研究目的与意义（文献综述）

运动目标的跟踪技术是计算机视觉研究领域中的热点及难点之一，其在军事侦察、视频监控、智能机器人、人机交互和认知系统等诸多领域都有广泛的应用前景[7]。

跟踪可以实现感兴趣区域的定位，从而知晓每一帧中感兴趣区域的位置，为系统获得目标的直观信息。目标跟踪的基本思想是序列图像中根据视频信息在时间和空间上的相关性，对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，由此得到运动目标的运动参数，如位置、速度以及运动轨迹等，从而奠定后续各种高级处理的基础，如目标行为分析和识别、视频图像压缩编码等高层次处理[15]。

运动目标是三维物体在二维空间的投影，本身的信息有所损失，而且由运动和环境多重因素导致运动目标成为一个不确定的信号。通常有以下这些影响导致目标跟踪研究的困难：目标的外观随着时间发生变化，如尺度大小、旋转、光照变化引起的目标颜色剧烈及不均匀变化、非刚体形变、视角变化引起的外观变化等;目标之间出现相互咬合阻塞的现象;因为相机抖动、相机帧频、传感器等原因造成高速运动目标的模糊;完全遮挡而丢失造成的时间不连续，之后目标又重新出现；背景复杂多变，使建模难度增加且目标容易淹没在背景中。正是这些因素使得当前出现的各种算法都很难达到理想的跟踪效果，因此对于该课题的研究仍然具有十分重要的理论意义和现实意义[11]。

2. 研究的基本内容与方案

一、基本内容和目标

1、了解目标跟踪系统的研究背景及意义；

2、了解运动目标跟踪技术；

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；确定方案，完成开题报告。

第4－5周：了解运动目标跟踪技术，比较几种经典跟踪法的优劣。

第6-8周：掌握meanshift算法的基本数学原理与应用。

4. 参考文献（12篇以上）

4、参考文献

[1]cheng, yizong . mean shift, mode seeking, and clustering [c]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, august 1995, 17(8): 790–799.

[2]comaniciu,d.,ramesh,v.and meer,p.,real-time tracking of non-rigid objects using mean shift[j],ieee computer vision and pattern recognition,vol ii,2000,142-149.