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基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法研究的任务书
任务书
1.研究背景：
目标跟踪技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向，应用广泛，如交通监控、智能视频、机器人导航等等，涉及到许多实际应用中的问题。随着物联网、云计算等技术的发展，大量的数据可供使用，使得目标跟踪技术面临着更多更复杂的应用场景。
在目标跟踪领域，稀疏表示技术是一种常见的方法，其优点在于可以克服背景噪声的影响，对复杂度较高的目标具有较好的适用性。结合稀疏表示的目标跟踪算法已被广泛研究，如稀疏表示跟踪（SRT）、块稀疏表示跟踪（BSRT）等，这些方法均基于局部稀疏表示，需要在搜索区域内寻找与目标相似的局部特征来作为训练样本，因此准确率与鲁棒性不足。
2.研究内容：
本研究将基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法作为研究内容，旨在提升目标跟踪算法的准确性与鲁棒性。具体而言，将探究以下问题点：
（1）结合分类器与稀疏表示技术的结构化目标跟踪算法，并提出相应的算法优化策略；
（2）借鉴局部-全局特征加权技术，将全局信息引入到目标跟踪算法中，提高算法的鲁棒性；
（3）通过实验对所提出的基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法进行验证，在公共数据集上与已有算法进行比较，分析算法的优劣性。
3.研究步骤：
（1）文献调研：对基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法的研究现状进行深入调研，分析其优劣点，为本研究提供理论和实验依据。
（2）算法设计：根据前期调研结果，设计并实现基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法，并结合分类器与全局信息，提出算法优化策略。
（3）实验评估：采用公共数据集进行实验评估，与已有算法进行比较，分析所提出算法的优劣性，验证算法的有效性与可靠性。
（4）撰写论文：根据实验评估结果，撰写一篇学术论文，对所提出的算法进行全面的阐述，总结研究成果，展望未来的研究方向。
4.研究意义：
（1）提升目标跟踪算法的准确性与鲁棒性，有助于提升目标跟踪算法在实际应用中的效果。
（2）研究基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法，可为目标跟踪领域的关联技术提供新的视角和思路。
（3）基于公共数据集的实验评估结果，可以为后续相关研究提供参考和借鉴。
5.研究预期成果：
（1）提出一种基于稀疏表示的结构化目标跟踪算法，包含分类器与全局信息的引入，提高算法的准确性与鲁棒性。
（2）通过对公共数据集的实验评估，验证所提出算法的有效性与可靠性。
（3）通过论文发表，将所提出的算法与实验评估成果得以及时传播与共享，有助于推动目标跟踪领域的研究。
6.研究时间计划：
本研究计划时间为12个月，具体时间安排如下：
（1）第1-2个月：文献调研、研究背景与算法设计。
（2）第3-9个月：算法实现与实验评估、数据处理与结果分析。
（3）第10-11个月：论文撰写、修改、论文提交。
（4）第12个月：答辩与成果汇报。
7.参考文献：
[1]JueWang,etal.Sparserepresentation-basedtrackerwithweightedglobalandlocalsparsemodels.PatternRecognition,2019,86:224-236.
[2]YuankaiQi,etal.StructuredSparseRepresentationwithGroupMatchingforObjectTracking.IEEETransactionsonImageProcessing,2016,25(1):401-414.
[3]YuankaiQi,etal.Targettrackingviasubpatternmultisetsparserepresentationwithstructuralconstraint.Neurocomputing,2017,223:104-115.
[4]StuderD,etal.Group-SparseEncodingforReal-TimeMulti-ObjectTracking.IEEETransactionsonImageProcessing,2015,24(7):1942-1954.
[5]KazemiMA,etal.TargettrackingusingstructuralsparsePCANetforpatternrecognition.SignalProcessing-imageCommunication,2018,67:26-35.