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视频图像中的运动目标跟踪算法研究的任务书 任务书 一、任务背景 现在,随着计算机视觉的不断发展,人们对视频图像处理算法的研究日益增多。其中,运动目标跟踪作为计算机视觉处理的一个重要分支,一直备受关注。现代社会中,监控系统已经广泛应用于各类场合,如交通监控、安防系统、人脸识别等。而其中的关键技术之一就是运动目标跟踪。因此,我们有必要研究视频图像中的运动目标跟踪算法,以满足现代社会的需求。 二、任务要求 1.调研现有算法。通过对文献的搜集和分析,调研现有的运动目标跟踪算法,掌握前沿的理论知识和技术手段。 2.提出新的跟踪算法。在调研现有算法的基础上,分析其不足之处,提出一种更加优秀的运动目标跟踪算法。在算法的思路、步骤、数据流程等方面都需要进行详细的说明。 3.实现算法。将提出的算法进行实现,对其进行实验验证。在实验过程中,需要对数据的准备、测试方法等进行详细的说明。 4.进行实验分析。通过实验结果,对算法进行评价和分析,总结其优缺点和适用范围。 5.撰写实验报告。根据实验过程和结果,撰写一份详细的实验报告,对算法进行全面的论述,指出其创新点和亮点。 三、任务分工 小组中各成员根据自己的兴趣和擅长领域,分别负责如下任务: 任务一:调研现有算法 调研现有运动目标跟踪算法,包括基于背景差分、基于模型、基于特征等算法。 负责人:XXX 任务二:提出新的跟踪算法 在现有算法的基础上,提出一种新的运动目标跟踪算法,并进行详细的论述和解释。 负责人:XXX 任务三:算法实现 将提出的算法进行实现,并对其进行测试和优化。 负责人:XXX 任务四:实验分析 对实验结果进行分析和评价,归纳算法的优缺点和适用范围。 负责人:XXX 任务五:撰写实验报告 根据实验过程和结果,撰写一份详细的实验报告,对算法进行全面的论述,指出其创新点和亮点。 负责人:XXX 四、任务计划 第一周:调研现有算法,撰写调研报告 第二周:提出新的跟踪算法,撰写算法思路和步骤 第三周:算法实现,完成算法的编写和调试 第四周:实验分析,对实验结果进行分析和总结 第五周:撰写实验报告,集中讨论算法设计和实验结果 五、评估方式 实验报告和实验成果占总成绩的50%。调研报告和算法实现分别占总成绩的20%和30%。对于小组中的各个任务,按时按质完成任务的得分将计入最终评分。 六、参考文献 [1]ComaniciuD,RameshV,MeerP.Kernel-basedobjecttracking[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2003,25(5):564-577. [2]JiangH,LingH,HuW,etal.Robustvisualtrackingviastructuredmulti-tasksparselearning[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2014:4313-4320. [3]WangN,LiW,LiX,etal.BeyondShort-termSnippet:VideoRelationDetectionwithSpatio-TemporalReasoning[J].arXivpreprintarXiv:2004.06102,2020. [4]ZhaoT,WangJ,TuW,etal.Real-TimeVisualTrackingUsingSparseAdaptiveCorrelationFilters[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2016,25(4):1684-1695. [5]LinJ,ChenZ,SuH,etal.Fastsupervisedonlinediscriminativetracking[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39(9):1910-1916.