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基于粒子滤波的目标跟踪算法研究及DirectShow实现的开题报告
一、选题背景及研究意义
随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪成为了计算机视觉领域中的重要研究方向。目标跟踪技术可以应用于监控、智能交通、无人驾驶、安防等诸多领域。其中，基于粒子滤波的目标跟踪算法因为其对复杂背景和目标运动的适应性，在目标跟踪领域中具有广泛的应用前景和研究价值。
二、研究内容和方案
本文将主要研究基于粒子滤波的目标跟踪算法，并使用DirectShow技术实现算法的实时视频处理。具体研究内容如下：
1.粒子滤波算法的原理和实现方式
2.目标跟踪中的目标模型建立方法
3.基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化和改进
4.DirectShow技术在实现基于粒子滤波的目标跟踪算法中的应用和实现
三、研究计划和进度安排
本研究计划周期为6个月，具体进度安排如下：
第一阶段（1个月）：文献调研，学习DirectShow技术
第二阶段（2个月）：研究基于粒子滤波的目标跟踪算法原理和实现方式，并在Matlab平台上进行模拟实验
第三阶段（2个月）：目标跟踪中的目标模型建立方法研究，并在Matlab平台上进行实验
第四阶段（1个月）：基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化和改进
第五阶段（1个月）：使用DirectShow技术实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的实时视频处理
四、预期研究成果和创新点
本研究主要预期的成果为：
1.实现基于粒子滤波的目标跟踪算法，并使用DirectShow技术实现实时视频处理
2.研究目标跟踪中的目标模型建立方法，并实现在算法中
3.对基于粒子滤波的目标跟踪算法进行优化和改进并验证
本研究的创新点在于：
1.实现了基于粒子滤波的目标跟踪算法，并结合DirectShow技术实现实时视频处理
2.在目标跟踪中使用了多种方法建立目标模型
3.对基于粒子滤波的目标跟踪算法进行了优化并验证
五、参考文献
1.Li,H.,Shen,C.H.,&Shi,Q.(2013).Real-timevisualtrackingusingcompressivesensing.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,35(4),940-953.
2.Chen,C.,Li,S.,Yang,W.,&Zhang,Z.(2016).Robustvisualtrackingviaweaklysupervisedlearning.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,27(8),1752-1764.
3.Wang,Z.,Zhang,Z.,&Liu,Y.(2018).Asurveyofrecentadvancesinvisualtracking.FrontiersofComputerScience,12(4),564-577.
4.Kim,J.H.,Cho,W.,&Kim,H.J.(2018).Adaptivefeatureselectionforrobustvisualtracking.PatternRecognition,73,33-43.
5.Xing,B.,Ai,H.,Lao,S.,&Xu,W.(2016).Ensemblevisualtrackingwithresidualconvolutionalneuralnetworks.IEEETransactionsonImageProcessing,25(6),2818-2831.