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基于在线单目标视觉跟踪框架的观测模型建模算法研究的开题报告
一、选题背景与意义
对于机器视觉领域来说，视频目标跟踪技术一直是研究的热点之一。而单目标视觉跟踪技术是其中最基础和最重要的一种技术，是其他多目标跟踪及之后应用的基石。单目标跟踪是利用摄像机采集的一系列图像，通过给定的初始位置将目标在后续图像中进行跟踪，以获得目标的轨迹信息，从而实现对目标的理解和分析。单目标跟踪的应用十分广泛，如自动驾驶、安防监控、智能家居、虚拟现实、医疗影像分析等。
随着计算机视觉领域的不断发展，单目标跟踪技术的研究也不断取得了重要进展。尤其是近年来，神经网络技术的兴起和深度学习的发展为单目标跟踪提供了新的思路和方法。针对单目标跟踪中最关键的观测模型建模问题，现有的研究主要集中在手工设计特征的基础上，利用贝叶斯滤波器等方法进行状态预测和修正。但是这些方法往往对目标特征有较高的先验要求，对实际应用的适应性不够好。
本文选题基于上述问题，以在线单目标视觉跟踪框架为基础，探究一种新的观测模型建模算法，旨在提高单目标视觉跟踪的效果和稳定性，增强其在实际应用中的适应性。
二、研究内容
（1）在线单目标视觉跟踪框架简述
本研究选用的在线单目标视觉跟踪框架基于卡尔曼滤波器，主要分为两步：
第一步为模板匹配，即利用模板与当前图像进行相似度比较，得到目标的位置预测；
第二步为状态修正，即将模板匹配得到的预测状态和图像信息结合，利用卡尔曼滤波器进行状态修正，得到最终的跟踪结果。
（2）主要研究内容
本研究的主要研究内容为：利用深度学习的思路和方法，探究一种新的观测模型建模算法，用于提高单目标视觉跟踪的效果和稳定性，增强其在实际应用中的适应性。具体包括以下几个方面：
1.针对现有方法对目标特征先验要求过高的问题，本研究将模板匹配和状态修正进行融合，构建一个端到端的回归模型用于跟踪框的估计，以减小先验要求；
2.针对现有方法对图像信息的利用不充分和对背景信息的干扰较大的问题，本研究将模型分为目标定位和目标跟踪两个阶段，在目标定位阶段大范围搜索目标位置，获得目标的多个候选框，再选取最优的目标框进行跟踪，并采用一种新的多尺度特征融合方法增强图像信息的利用，提高跟踪的鲁棒性和准确性；
3.针对现有方法中滤波器对目标运动预测精度不高、易受噪声和干扰影响的问题，本研究采用更为复杂的卡尔曼滤波器模型，以更准确的方式处理目标的运动状态预测、状态估计和更新。
三、预期成果
1.设计出一种新的基于深度学习的观测模型建模算法，实现在线单目标视觉跟踪的效果提升，有望在算法效率和鲁棒性上优于现有算法；
2.建立适合于实际应用的数据集，验证所提出的算法在不同场景、不同尺度、不同光照下的泛化性能和实时性能，评估算法的优劣；
3.对于所提出的算法和实现方法进行总结和整理，并从理论和实践两个方面对算法的优缺点进行分析和展望。
四、研究计划
阶段1：研究现有单目标跟踪算法的基础理论和实现方式（2-3周）。
阶段2：深入了解深度学习的相关基础知识，学习常见的深度学习框架（3周）。
阶段3：提出一种新的基于深度学习的观测模型建模算法，进行算法的设计和实现，设计单目标跟踪的数据集（6周）。
阶段4：对算法进行实验验证，评估算法性能，对算法进行改进和优化（4周）。
阶段5：对算法的研究成果进行总结、展望和撰写论文（2周）。
五、参考文献
1.Bolme,D.S.,Beveridge,J.R.,Draper,B.A.,&Lui,Y.M.(2010).Visualobjecttrackingusingadaptivecorrelationfilters.InIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(CVPR)(pp.2544–2550).
2.Danelljan,M.,Häger,G.,Khan,F.S.,&Felsberg,M.(2019).Discriminativescalespacetracking.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,41(3),716-729.
3.Wang,C.,Zhang,L.,Bertinetto,L.,&Hu,W.(2019).Fastonlineobjecttrackingandsegmentation:Aunifyingapproach.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.1328-1338).
4.Zhang,K.,Zhang,L.,&Yang,M.H.(2018).Real-timecompressivetracking.IEEEt