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基于子空间和迁移学习的目标跟踪的中期报告
一、研究背景
近年来，目标跟踪技术在计算机视觉领域中得到了广泛的关注和应用。目标跟踪技术可以应用于视频监控、自动驾驶等领域。目标跟踪首先需要对目标进行检测，然后在后续帧中跟踪这个目标。但是由于目标变化、遮挡、背景干扰等问题，目标跟踪技术仍然存在很大的挑战。
二、研究内容
本次研究计划基于子空间方法和迁移学习方法，设计一个基于多特征融合的目标跟踪算法。具体研究内容包括：
1.设计一个基于多特征融合的目标跟踪框架，实现多个特征的融合和联合学习，提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。
2.运用子空间方法，对目标区域进行建模，利用目标的特征子空间和背景子空间进行更新和跟踪，提高目标跟踪的稳定性和鲁棒性。
3.运用迁移学习方法，将训练好的模型应用于新的目标跟踪任务中，提高跨域目标跟踪性能。
三、研究进展
目前已经完成了目标跟踪框架的设计和实现，包括多个特征的融合和跟踪模型的构建。同时，也研究了子空间方法在目标跟踪中的应用，实现了利用目标的特征子空间和背景子空间进行目标跟踪和更新。此外，还探究了迁移学习方法在跨域目标跟踪上的应用，提高了跨域目标跟踪的性能。
四、研究展望
未来的研究将进一步优化和改进算法，提高目标跟踪性能。具体包括：
1.进一步探究子空间方法在目标跟踪中的应用，提出更加有效的建模方式，提高目标跟踪的准确性和稳定性。
2.进一步优化多特征融合的目标跟踪模型，提高跨域目标跟踪的性能。
3.探究不同的迁移学习方法，并结合子空间方法进行优化，提高目标跟踪的跨域性能。
四、参考文献
[1]J.F.Henriques,R.Caseiro,P.Martins,etal.High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2015,37(3):583-596.
[2]M.Danelljan,G.Bhat,F.ShahbazKhan,etal.ECO:EfficientConvolutionOperatorsforTracking[J].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017:21-28.
[3]Y.Li,W.Ouyang,X.Wang.VisualTrackingwithMulti-FeatureFusionBasedonCascadedConvolutionalNeuralNetworks[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2018,28(5):1147-1161.