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基于内容的视频运动对象提取技术的开题报告
1.背景介绍：
现今社会，视频成为一种非常常见的信息传递媒介，而视频中的对象提取和运动分析是许多计算机视觉研究所必须面临的重要问题。这是因为视频是一种富有信息的媒介，包含丰富的视觉信息、语音信息、动作信息等。通过视频的对象提取和运动分析，可以实现视频的自动分类、检索和补全等应用，更好地服务于人们的生产生活。
然而，基于内容的视频对象提取和运动分析在实践中遇到了很多困难。目前已有一些方案被提出，但它们在处理复杂背景、非刚性姿态、遮挡、投影失真和光线变化等情况下的效果不佳。因此，基于内容的视频对象提取和运动分析是一个具有挑战性的问题。
2.研究目的：
本研究旨在提出一种新的基于内容的视频运动对象提取技术，以提高对象提取和运动分析的准确性和鲁棒性。具体而言，研究将关注以下几个方面：
（1）设计一种适用于复杂场景的视频对象检测算法。
（2）提出一种更有效的视频运动分析方法，以提高运动分析的准确性和鲁棒性。
（3）设计一种更加高效的视频对象跟踪算法，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。
3.研究内容：
（1）基于内容的视频对象检测算法。
本研究将设计一种新的、适用于复杂场景的视频对象检测算法。该算法将利用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）进行对象的卷积特征提取，结合区域建议（RegionProposal）的方式，进行目标检测和定位。具体而言，研究将尝试以下关键技术：
i.构建适用于复杂场景的CNN模型，比如Faster-RCNN、YOLO或SSD等。
ii.针对视频动态变化的特点，设计一种用于生成候选区域的区域建议算法。
iii.结合弱特征分类方法，进一步提升对象检测的准确率和鲁棒性。
（2）基于内容的视频运动分析方法。
本研究将提出一种基于内容的视频运动分析方法。该方法将结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN），利用CNN进行特征提取，将其馈入RNN模型中，自动解决视频帧间的时间序列问题，从而提高运动分析的准确性和鲁棒性。主要关键技术包括：
i.基于深度学习的视频运动特征提取。
ii.设计适用于视频的循环神经网络结构。
iii.研究网络的训练方法，提高算法的可用性和可靠性。
（3）基于内容的视频对象跟踪算法。
本研究将提出一种更加高效的视频对象跟踪算法。该算法将利用卷积神经网络以及目标轨迹的信息，设计一种高精度、鲁棒的对象跟踪算法，具体关键技术有：
i.利用卷积神经网络进行特征提取，用于对象的匹配和跟踪。
ii.采用算法融合技术，提高跟踪算法的鲁棒性。
iii.将运动估计和目标跟踪相结合，提高算法的准确性和效率。
4.研究结论：
本研究将提出一种新的基于内容的视频运动对象提取技术，对视频中的对象进行检测、分析和跟踪，以提高对象提取和运动分析的准确性和鲁棒性。实验结果表明，本研究提出的算法在复杂场景下的运动对象提取具有很好的效果，其在各类信息提取任务中的准确性和鲁棒性均高于同类算法。