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基于超像素和稀疏表示的目标跟踪研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。其中，目标跟踪技术是图像处理技术中的一个重要分支，它可以实现对目标的实时跟踪和定位，被广泛地应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域。
目前，目标跟踪技术的发展已经经历了传统视觉跟踪、特征点跟踪、背景建模等多个阶段。目前，基于超像素和稀疏表示的目标跟踪技术是研究的热点之一。其主要思想是将图像分割成一些均匀大小的超像素，并对超像素进行特征提取和描述，然后使用稀疏表示的方法建立目标模型并进行跟踪。该方法具有较好的实时性和跟踪精度，在实际应用中取得了很好的效果。
本次研究的目标就是深入探究基于超像素和稀疏表示的目标跟踪技术，并通过实验验证该方法的有效性和优越性，为进一步完善目标跟踪技术的研究奠定基础。
二、研究内容
1.超像素分割算法研究
超像素分割是基于超像素和稀疏表示的目标跟踪的前置工作。超像素分割将图像分割成许多均匀大小的超像素，可以减少计算量和提高跟踪的精度。因此，本研究将深入研究超像素分割算法，探究如何将图像分割成大小均匀、形状规则的超像素，以便达到更好的跟踪效果。
2.基于稀疏表示的目标模型建立
超像素分割完成后，需要对每个超像素进行特征提取和描述，然后将其用于目标模型的建立。稀疏表示是一种通过将信号表示为一组基向量的线性组合，并且基向量数量远小于信号维度的方法。本研究将深入研究基于稀疏表示的目标模型的建立方法，探究如何采用最小化误差的方法计算目标的相似度，从而实现目标的准确跟踪。
3.实验设计与数据集构建
为了验证基于超像素和稀疏表示的目标跟踪算法的有效性和优越性，需要进行大量的实验和分析。为此，本研究将根据实验需要，构建适用于测试和评估目标跟踪技术的数据集。数据集设计将包括场景模拟、目标跟踪精度和实时性等方面的要求。
4.算法优化与实现
通过对基于超像素和稀疏表示的目标跟踪算法进行分析和探究，本研究将进一步优化和完善算法，并选择一种高效的算法实现方式，以实现更好的性能和更高的实时性。
三、研究成果
1.一套基于超像素和稀疏表示的目标跟踪算法，实现精度高、实时性强、适应性好等特点。
2.一份实验报告，记录了对该算法的实验过程和结果，并对结果进行分析和讨论。
3.一篇科研论文，用于发表在相关的学术期刊上，以便与其他研究者分享和交流本研究的成果和经验。
四、研究计划
1.前期调研（1周），包括相关技术知识的学习和了解、相关文献的查找和整理等工作。
2.超像素分割算法研究（2周），包括超像素分割算法的原理研究、实现和实验验证等工作。
3.基于稀疏表示的目标模型建立（2周），包括目标模型建立的原理研究、算法实现和实验验证等工作。
4.实验设计与数据集构建（1周），设计实验方案，构建适用于测试和评估目标跟踪技术的数据集。
5.算法优化与实现（2周），分析和探究基于超像素和稀疏表示的目标跟踪算法，并进行优化和实现。
6.撰写实验报告和科研论文（2周），记录对该算法的实验过程和结果，并对结果进行分析和讨论，完成一篇科研论文。
五、参考文献
1.王陈.基于超像素和稀疏表示的目标跟踪[J].计算机工程与设计,2017(04):1072-1076.
2.王强,刘江宏.基于超像素分割的目标跟踪方法[J].计算机科学,2017,44(03):303-306.
3.李成,韩婧如,王琳.基于超像素特征的目标跟踪算法研究[J].电子设计工程,2016(12):81-83.
4.张春雷,韩涛,秦越.基于稀疏表示的目标跟踪算法研究与实现[J].电子设计工程,2017,25(05):100-102.