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基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法研究的任务书
一、任务背景和目的
当前，随着计算机技术的日益发展以及传感器技术的不断更新，物体跟踪技术在工业、安防、自动驾驶等领域都得到了广泛的应用。在物体跟踪过程中，多特征目标跟踪算法因其可以同时综合多种特征信息，具有更高的精度和鲁棒性，已成为研究的热点方向。
本次任务主要研究基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法，并使用MATLAB对其进行仿真求解。本次任务旨在探究基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法的原理与实现方法，为物体跟踪技术的推进提供帮助。
二、任务要求
1.掌握基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法的理论知识和流程，并能够熟练运用MATLAB实现。对算法的优化和改进也需尽可能探究。
2.了解物体跟踪技术的发展历程、研究进展和应用领域，并了解多种特征信息（如视觉、红外、雷达等）的应用方式和成像原理。
3.通过广泛查阅文献、阅读相关资料、学术论文等，获取关于基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法更深入的认识和理解，并归纳总结相关理论知识。
4.在MATLAB平台上编写程序进行仿真求解，并根据仿真结果进行分析和结论。
5.撰写毕业论文，力求真实、客观、清晰、简洁，论文结构包括：绪论、相关技术综述、算法设计与实现、实验结果与分析、总结和展望。
6.参加答辩并回答教师与评委的提问，展示自己的研究成果。
三、任务重点
1.对基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法的理论知识深入掌握，并能够对其进行有效的评估与测试。
2.对算法的实现进行分析和改进，提出自己的想法和建议，优化算法表现。
3.从实验与仿真结果中获得研究结论，并进行分析和总结。
4.毕业论文应该结构严谨，内容详实，扩展输出具有实际应用价值和探索意义的结果。
四、任务计划
1.第1周-第3周：学习物体跟踪技术的基本知识，并阅读相关文献与资料，熟悉多特征目标跟踪算法及其实现。
2.第4周-第6周：通过研究论文和文献，掌握基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法的基本原理和关键技术。
3.第7周-第9周：学习MATLAB编程技术，完成基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法的仿真程序实现。
4.第10周-第12周：对仿真结果进行统计和分析，比较与评价算法的性能表现，寻找其不足之处，在此基础上进行算法改进。
5.第13周-第14周：撰写毕业论文及相关报告，对所获得的研究结果进行归纳总结，概括研究成果和经验，指出研究的不足和未来发展方向。
6.第15周-第16周：准备并参加毕业答辩，针对答辩委员会提出的问题进行回答。
五、任务成果
1.研究报告：基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法研究报告一份。
2.仿真程序：基于MATLAB平台编写的基于粒子滤波的多特征目标跟踪算法仿真程序一份。
3.毕业论文：包括正文、参考文献和附录三部分，动手能力较强的同学可以编写算法的代码并放在附录中，纸质论文需双面印刷。
4.答辩：在答辩中对所研究的问题进行提问和解答，对研究成果进行展示。