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基于稀疏表示的目标跟踪算法研究的中期报告
一、研究背景
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用涵盖了自主导航、安防监控、运动分析、人机交互等多个领域。近年来，随着深度学习算法的发展，基于深度学习的目标跟踪算法在精度和鲁棒性上都有了很大提高，但是由于其计算量较大，在实时性上仍然存在一些问题。因此，基于稀疏表示的目标跟踪算法成为了一个备受关注的研究方向。
稀疏表示是指将一个向量表示为另外一组基向量的线性组合，已被广泛应用于信号处理、图像处理、模式识别等领域，近年来也开始应用于目标跟踪领域。稀疏表示的核心思想是通过学习基向量，实现对目标的高维特征表达，从而实现目标在时间序列上的连续跟踪。
二、研究内容
本次研究基于稀疏表示的目标跟踪算法，旨在实现目标在视频序列中的连续稳定跟踪，并具有较高的实时性和较强的鲁棒性。具体研究内容如下：
（1）学习基向量
本次研究将使用在线字典学习的方法，实现基向量的学习。在线字典学习适用于目标表征变化较快、实时性要求较高的场景。将目标的多帧图像集合视为样本集，使用OMP算法进行可逆稀疏表示，并在过程中进行基向量学习。
（2）目标定位
本次研究将探索基于稀疏表示的目标定位方法，通过计算当前帧图像与学习到的基向量之间的距离，实现对目标位置的估计。在此基础上，还将采用多尺度的方式对目标进行定位，从而提高算法的鲁棒性。
（3）目标跟踪
目标跟踪是整个研究的核心内容。在本次研究中，将探讨基于稀疏表示的目标连续跟踪方法，并对其进行改进。具体而言，本次研究将研究如何处理遮挡、光照变化、尺度变化等现实场景中常见的问题，并对算法进行优化，提高跟踪精度和实时性。
三、研究进展
截至目前，本次研究已完成了基向量学习的实现，可以通过在线字典学习的方式学习到目标的基向量，并实现基向量的可逆稀疏表示。目前正在研究如何对基向量进行更新，以适应目标特征的变化，并为目标定位和跟踪提供更准确的基向量表达。
下一步的研究方向是完成基于稀疏表示的目标定位方法的研究，并探索基于稀疏表示的目标跟踪算法的改进。同时，我们还将进一步优化算法的实时性和鲁棒性，以提高算法在复杂场景下的表现。