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基于简化Sift与Mean-shift跟踪算法研究的开题报告
一、选题背景
近年来，计算机视觉在许多应用领域中得到了广泛的应用，而跟踪算法是其中重要的一部分，特别是在视频监控、自动驾驶等领域中。Sift算法是一种常用的特征点提取算法，而Mean-shift算法是一种基于密度的聚类算法，两种算法都在计算机视觉中得到了广泛的应用。本研究旨在探究简化Sift算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，旨在提高跟踪精度和效率。
二、研究内容
本研究将基于简化Sift算法与Mean-shift算法相结合，设计一种高效、精准的目标跟踪算法。主要研究内容如下：
1.深入研究Sift特征点提取算法原理及其优缺点，针对其复杂性进行简化；
2.分析Mean-shift算法原理及其在目标跟踪中的应用，探究其应用于Sift算法的可行性；
3.设计简化Sift特征点提取算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，并进行实验验证；
4.通过实验比较，分析算法的优缺点，探究提高跟踪算法精度和效率的途径。
三、研究意义
本研究将会大幅度提高计算机视觉中目标跟踪算法的精度和效率，使其能够更加准确地对目标物体进行跟踪。研究成果对视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
四、预期成果
本研究预计能够提出一种高效、精准的目标跟踪算法，并通过实验验证证明其优越性。同时，预期能够提出一些提高跟踪算法精度和效率的方法和建议。
五、研究方法
本研究将采用文献调研、实验验证和数据分析等方法来达到研究目的。具体方法如下：
1.文献调研：综合相关领域相关文献，研究目前主流的跟踪算法。重点研究Sift特征点检测算法、Mean-shift算法在目标跟踪中的应用及其优缺点。
2.实验验证：设计并开发基于简化Sift特征点提取算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，并通过数据集实验验证算法的有效性、稳定性和精度。
3.数据分析：分析实验结果，比较算法的优缺点，并探究提高算法的精确性和效率的方法和建议。
六、研究进度及计划
研究计划如下：
1.2022年1月-2月：完成文献调研，撰写文献综述；
2.2022年2月-3月：设计并开发跟踪算法；
3.2022年3月-4月：进行实验验证，收集数据；
4.2022年4月-5月：分析数据，撰写研究报告；
5.2022年5月-6月：完善研究报告，准备答辩。
七、研究团队
本研究团队由三名本科生组成，其中两名为计算机科学与技术专业，一名为电子信息工程专业。团队成员分工如下：
1.A负责跟踪算法的设计与实现，撰写研究报告；
2.B负责数据收集与分析，撰写研究报告；
3.C负责文献调研与综述撰写。