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基于EMD的目标跟踪算法与实现的开题报告
一、选题背景及意义
随着计算机技术和数字信号处理技术的快速发展，目标跟踪技术已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。目标跟踪算法是在视频监控、人脸识别、智能交通等领域中广泛应用的，具有广阔的市场前景和应用前景。
在目标跟踪技术中，图像的相似度匹配是一个重要的问题，传统的匹配方法主要是直方图匹配和模板匹配。然而，这两种方法没有考虑到图像的空间结构，因此对于空间变化较大的目标跟踪任务效果较差。为了克服这个问题，基于EMD(EarthMover'sDistance)的目标跟踪算法应运而生。
在EMD算法中，每个像素点被看作一个具有权重的小土堆，两张图像之间的距离就表示将一张图像的小土堆转移到另一张图像的代价。通过这种方式，EMD算法可以有效地描述两张图像之间的空间关系，从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
本文选择基于EMD的目标跟踪算法作为研究对象，旨在深入探索EMD算法的原理和实现方法，进一步提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。本文的研究结果对于提高目标跟踪技术在实际应用中的可靠性和普适性有非常重要的意义。
二、研究内容
2.1EMD算法的原理及相关概念
EMD算法是一种基于图论的最小化问题求解算法，需要涉及到一些相关概念，例如：图、节点、边、顶标、基本可行流等。在本节中，将对这些概念进行详细介绍，从而为后续的算法理解和实现打下基础。
2.2基于EMD的目标跟踪算法的实现方法
在EMD算法的基础上，将其应用到目标跟踪中。具体而言，将模板图像和当前帧图像分别抽象成一些小土堆，通过计算两类小土堆之间的EMD距离来确定它们之间的相似度。然后使用一定的匹配策略，查找当前帧图像中最匹配的区域，并将其作为目标物体的位置。本节将讨论基于EMD的目标跟踪算法的实现方法，包括小土堆的生成、EMD距离的计算方法和匹配策略的设计等。
2.3目标跟踪算法的性能评估
在目标跟踪算法的研究和实现过程中，需要对算法的性能进行评估。评估方法主要包括准确性、灵敏度和鲁棒性等方面。评估结果可以反映出算法的优缺点，进一步指导优化算法的实现过程。
三、研究计划及进度安排
3.1研究计划
第一阶段：针对EMD算法进行深入理解和探究，学习相关算法理论。
第二阶段：基于深入的理解和探究，设计和实现基于EMD算法的目标跟踪算法，并对其进行性能评估。
第三阶段：在目标跟踪算法的实现中，对算法进行优化和改进，提高算法的效率和准确性。
3.2进度安排
第一阶段（3月份）：学习相关算法理论。
第二阶段（4月到6月）：设计和实现基于EMD算法的目标跟踪算法，并对其进行性能评估。
第三阶段（7月到8月）：在目标跟踪算法的实现中，对算法进行优化和改进。
四、预期成果
本文将以实现基于EMD的目标跟踪算法为主要研究内容，通过对算法原理和实现方法的深入探索和研究，实现一个高性能、准确度较高的目标跟踪算法。同时，本文还将对目标跟踪算法的性能进行评估和分析，发掘算法存在的问题，并提出相应的解决方案。通过本次研究，将为目标跟踪技术的研究和应用提供有价值的参考。