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基于TLD框架的目标跟踪算法研究的开题报告
一、选题缘由
目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的研究内容。在很多实际应用中，如视频监控、自动驾驶等，目标跟踪技术都有着广泛的应用。TLD(TargetLearningDetection)算法作为一种先进的目标跟踪算法，能够在复杂场景下有效地跟踪目标，因此得到了广泛使用和研究。本文旨在探究TLD算法在目标跟踪方面的应用及其优化，为后续研究提供参考。
二、研究目标
本文旨在研究基于TLD框架的目标跟踪算法，并利用实验验证其跟踪效果，重点包括以下几个方面：
1、探究TLD算法的基本原理和框架，了解TLD算法在目标跟踪局限性和不足之处。
2、针对TLD算法的局限性，提出改进和优化方案，如结合多种跟踪器的跟踪策略，优化特征提取与融合策略等。
3、在公共数据集上验证TLD算法和改进方案的跟踪效果和相应的指标数据。
三、研究方法
本文采用以下方法进行研究：
1、文献综述和基础理论学习，包括目标跟踪算法、TLD算法的原理、特点、局限性等。
2、利用TLD算法框架进行目标跟踪，对TLD算法进行实现和优化。
3、在公共数据集上对TLD算法和优化方案进行实验验证，以实验结果为依据分析算法的跟踪效果和性能。
四、研究意义
TLD算法作为目标跟踪领域的先进算法，拥有广泛的实际应用前景。本文的研究旨在加深对TLD算法的理解，发掘其跟踪局限性并提出优化方案，为改进和完善TLD算法提供参考。此外，本文还可为目标跟踪算法研究提供思路和方法，为实际应用提供优质算法支持。
五、预期结果
预期通过本论文研究，可以得到以下成果：
1、深入了解TLD算法的原理和框架，分析其优点和缺点。
2、提出基于多种跟踪器的跟踪策略，优化特征提取与融合策略。
3、在公共数据集上验证优化后的TLD算法的跟踪效果和相应性能，提出下一步改进和完善方案。
六、研究进度安排
本文研究的进度安排如下：
1、第一阶段（两周）：对TLD算法进行文献综述和学习，了解其基本原理和跟踪框架，分析其优缺点。
2、第二阶段（两周）：利用TLD算法进行目标跟踪的实现和优化，包括改进特征提取、融合策略和跟踪策略。
3、第三阶段（两周）：在公共数据集上验证TLD算法和优化方案的跟踪效果和相应的指标数据。
4、第四阶段（一周）：总结研究成果，撰写论文并进行修改和完善。
七、参考文献
[1]Kalal,Z.,Mikolajczyk,K.,&Matas,J.(2010).Tracking-learning-detection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,34(7),1409-1422.
[2]Mattivi,R.C.,&Jung,C.R.(2017,May).ImprovingTLDAlgorithmbyFine-TuningConvolutionalNeuralNetwork.In2017IEEEInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandVirtualEnvironmentsforMeasurementSystemsandApplications(CIVEMSA)(pp.322-326).IEEE.
[3]Chakraborty,S.,Paul,A.,&Naskar,R.(2019).ImprovingthePerformanceofTLDAlgorithmforObjectTracking.JournalofComputerNetworksandCommunications,2019.
[4]Liu,R.,Li,Y.,Liu,F.,Li,Y.,&He,J.(2019,June).Real-timeobjecttrackingbasedonTLD.In2019IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)(pp.719-725).IEEE.
[5]Danelljan,M.,Bhat,G.,ShahbazKhan,F.,&Felsberg,M.(2020).Atom:AccurateTrackingbyOverlapMaximization.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,42(8),1833-1845.