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序列图像中的目标跟踪方法研究的任务书
任务书：
题目：序列图像中的目标跟踪方法研究
研究内容：在序列图像中实现目标的跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题。本研究旨在探讨序列图像中的目标跟踪方法，包括现有的关键点检测、特征提取与匹配方法，以及基于深度学习的目标跟踪算法。
研究目的：本研究的主要目的是从理论和实践两个方面，深入研究序列图像中的目标跟踪算法，探讨关键点检测、特征提取与匹配等核心问题，并结合深度学习方法，提出一种可行的目标跟踪算法，拓展其在实际场景中的应用。
研究内容和任务：
1.对序列图像中的目标跟踪算法进行研究和探讨，了解国内外的研究现状和研究成果。
2.研究现有的关键点检测、特征提取与匹配方法，了解其适用范围和优缺点。
3.基于现有算法，进行算法模型改进和优化，探究更加可靠和有效的算法。
4.借助深度学习的方法，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的目标跟踪算法，并进行实验验证。
5.将所提出的算法应用于实际场景中，评估算法的性能和可靠性。
研究方法和技术：
1.文献调研：通过查阅相关文献，了解目标跟踪算法的研究现状和存在的问题。
2.理论分析：对现有算法进行理论分析，找出其优缺点和改进空间。
3.算法模型改进和优化：基于现有算法，进行模型优化和改进，探究新的跟踪思路和方法。
4.模型训练和测试：使用公开数据集进行模型训练和测试，评估算法的效果和性能。
5.应用实验：在实际场景中应用算法，评估算法的可靠性和适用性。
研究成果：
1.掌握序列图像中的目标跟踪算法及其适用范围。
2.掌握关键点检测、特征提取与匹配等核心问题的技术和方法。
3.提出一种基于深度学习的目标跟踪算法，并对其进行验证和评估。
4.在实际场景中应用算法，取得一定的效果和应用价值。
5.编写一份完整的研究报告，总结论文的研究内容、方法及成果。
任务完成时间：
本研究的整体进度安排如下：
第一阶段：2019年8月-2019年10月
进行文献调研，了解目标跟踪算法的研究现状和存在的问题。
第二阶段：2019年11月-2020年2月
深入研究现有算法，对关键点检测、特征提取与匹配等核心问题进行分析和探讨。
第三阶段：2020年3月-2020年6月
基于现有算法，提出一种基于深度学习的目标跟踪算法，并进行模型训练和测试。
第四阶段：2020年7月-2020年10月
在实际场景中应用算法，并评估算法的性能和可靠性。
第五阶段：2020年11月-2021年2月
编写一份完整的研究报告，总结研究成果和方法。
预期研究成果：
1.对序列图像中的目标跟踪算法进行研究，掌握其核心问题和方法。
2.提出一种基于深度学习的目标跟踪算法，并进行模型训练和测试。
3.在实际场景中应用算法，并评估算法的性能和可靠性，取得一定的效果和应用价值。
4.编写一份完整的研究报告，总结研究成果和方法，具有一定的学术价值和实用性。
参考文献：
[1]WuY.etal.OnlineObjectTracking:ABenchmark.IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2013:2411-2418.
[2]KwolekB.FastObjectTrackingAlgorithminVideo.InternationalConferenceontheTheoryandApplicationofCryptologyandInformationSecurity(ASIACRYPT),2010:475-488.
[3]BertinettoL.etal.ECO:EfficientConvolutionOperatorsforTracking.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2017:6931-6939.
[4]WangN.etal.Multi-CueCorrelationFiltersforRobustVisualTracking.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2018:4844-4853.
[5]MaC.etal.HierarchicalConvolutionalFeaturesforVisualTracking.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2015:3074-3082.