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基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法研究的中期报告
一、研究背景
目标检测与跟踪是计算机视觉领域研究的重要课题之一，广泛应用于智能监控、自动驾驶、机器人等领域。现有的目标检测与跟踪算法大多是基于物体检测、目标跟踪等基础算法，但针对复杂场景下目标的变化、遮挡等情况，仍存在一定的误检率和漏检率。
稀疏表示是一种新型的信号处理方法，具有良好的特征提取和降维效果。通过将目标图像表示为其它基本顶点矩阵的线性组合，能够有效地提取出图像的重要特征，进而实现目标检测与跟踪。
因此，本研究旨在基于稀疏表示算法，进一步探索目标检测与跟踪的新方法。
二、研究内容
本研究的主要目标是设计一种基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法，包括以下具体内容：
1.对稀疏表示算法进行深入研究，探究其在目标检测与跟踪中的应用；
2.设计稀疏表示算法在目标检测中的应用模型及算法流程，实现目标检测的自动化；
3.设计稀疏表示算法在目标跟踪中的应用模型及算法流程，实现目标跟踪的精确化；
4.针对算法的效果进行实验分析和优化，提高算法的准确度和鲁棒性。
三、研究进度
本研究已经完成了以下工作：
1.对稀疏表示算法进行了深入研究，了解其基本原理和应用方法；
2.设计了稀疏表示算法在目标检测中的应用模型，实现了对目标的检测和定位，初步实现了自动化的目标检测；
接下来的研究计划是：
1.完善目标检测算法，提高其准确性和鲁棒性；
2.设计稀疏表示算法在目标跟踪中的应用模型，实现对目标的精确跟踪；
3.进行实验验证，并对算法进行优化。