基于多特征的运动目标跟踪的任务书.docx

基于多特征的运动目标跟踪的任务书
任务名称：基于多特征的运动目标跟踪
任务描述：运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，它在视频监控、人机交互、自主导航等领域应用广泛。本任务旨在实现一个基于多特征的运动目标跟踪系统，通过结合颜色、纹理、运动等多种特征，提高跟踪的准确性、鲁棒性和实时性。
任务要求：
1.实现多特征融合的跟踪算法，并在公开数据集上进行测试和验证。
2.针对不同场景（室内、室外等）、不同运动目标（人、车、动物等）进行测试和评估，并分析算法的优劣势及适用性。
3.研究并优化算法的实时性能，在保证跟踪准确性的前提下，提高系统的处理速度和帧率。
4.实现一个基本的用户界面，使得用户可以对跟踪算法进行控制、参数设置和结果展示等。
5.编写完整的文档，包括算法原理、实现细节、评估方法和结果分析等。
评估指标：
1.跟踪成功率（SuccessRate）和平均重叠率（AverageOverlap），反映算法的准确性和鲁棒性。
2.帧率（FrameRate）和处理时间（ProcessingTime），反映算法的实时性和效率。
3.算法的适用性和鲁棒性，包括目标类型、环境条件、图像质量等方面的考虑。
参考文献：
1.Amiri,H.,&Moghaddam,M.E.(2019).Multi-featurefusionbasedobjecttrackingwithdeepconvolutionalneuralnetworks.PatternRecognitionLetters,128,238-245.
2.Wang,W.,Shen,J.,&Shao,L.(2019).Multi-featurefusiontrackingviahierarchicalBayesianinferenceforvisualobjecttracking.PatternRecognition,85,89-100.
3.Wu,Y.,Lim,J.,&Yang,M.H.(2015).Objecttrackingbenchmark.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,37(9),1834-1848.