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基于密度迭代的粒子滤波视频目标跟踪算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于密度迭代的粒子滤波视频目标跟踪算法研究
任务目的：通过研究基于密度迭代的粒子滤波算法，开发出一种高效、稳定、精确的视频目标跟踪方法。
任务内容：
1.研究粒子滤波理论、密度迭代算法及其在视频目标跟踪中的应用。深入分析该算法的优劣性和适用范围。
2.构建基于密度迭代的粒子滤波视频目标跟踪模型。根据实际需求，设计合理的参数设置和评估准则。
3.实现基于密度迭代的粒子滤波视频目标跟踪算法。依据Matlab或Python开发工具以及相关数学工具，编写代码实现算法的具体流程并进行调试及优化。
4.进行实验验证。利用公开数据集或自行采集数据，通过和其他经典算法进行对比，客观评估新算法的准确率、鲁棒性等性能指标。
5.撰写研究报告。对算法实现过程、实验结果以及最终结论进行详细描述并分析，总结新算法的优势和不足，并提出优化和改进建议。
预期成果：
1.基于密度迭代的粒子滤波视频目标跟踪算法的实现。代码实现及模型说明文件。
2.实验数据集及相关指标结果的详细报告。包括实验设计、流程描述、结果分析等。
3.研究报告及相关论文。中英文文献综述、算法原理论述、实现方法描述、实验结果分析和总结等。
任务周期及分工：
本次任务周期为6个月，共计180个工作日。根据不同阶段的任务需求，分工如下：
1.前期研究及模型设计：时间30天，主要负责人为一名计算机科学与技术专业的硕士研究生。
2.代码实现及调试：时间60天，主要负责人为两名计算机科学与技术专业的硕士研究生。
3.数据采集及实验验证：时间40天，主要负责人为一名计算机科学与技术专业的本科生。
4.结果分析与研究报告撰写：时间50天，主要负责人为一名博士研究生。
以上各阶段任务的具体细节和进度安排，将由课题组组长与负责人进行讨论并确定。
预计费用：
1.实验设备费：5000元。
2.实验材料费：2000元。
3.工作人员薪资总计：40万。
4.论文发表费用：5000元。
总计费用为48.5万元。
参考文献：
1.Isard,M.,&Blake,A.(1998).CONDENSATION-Conditionaldensitypropagationforvisualtracking.InternationalJournalofComputerVision,29(1),5-28.
2.Douc,R.,&Cappe,O.(2005).Comparisonofresamplingschemesforparticlefiltering.ImageProcessingandCommunicationsChallenges4.
3.Oikonomopoulos,A.,Patras,I.,&Pantic,M.(2005).Trackingfacialfeaturesunderocclusionusingparticlefiltering.PatternRecognitionLetters,26(14),2130-2139.
4.Wang,W.,Lu,H.,Yang,M.H.,&Zhang,H.J.(2012).Robustvisualtrackingviastructuredmulti-tasksparselearning.InternationalJournalofComputerVision,98(1),83-105.
5.Mehta,R.,&Manjunath,B.S.(2015).Objecttrackingusingparticlefilters:Asurvey.ACMComputingSurveys(CSUR),47(4),1-43.