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基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法研究与改进的任务书
任务书：基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法研究与改进
一、任务背景
目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在智能监控、自动驾驶、智能机器人等领域中具有广泛应用价值。而独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）是一种流行的信号分析方法，也被广泛应用于信号处理和模式识别中。基于ICA的目标检测与跟踪方法，可以利用ICA的特性对目标信号进行分离与提取，从而实现高效、准确的检测与跟踪。
但目前基于ICA的目标检测与跟踪方法还存在一些问题，如对光照、遮挡等复杂环境的适应性不足、检测与跟踪的准确率不高等。因此，本任务的主要目的是研究基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法，并针对现有方法存在的问题进行改进，提高检测与跟踪的准确率和鲁棒性。
二、任务内容
1.研究基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法；
2.分析现有方法存在的问题并进行改进，提高检测与跟踪的准确率和鲁棒性；
3.设计并实现试验平台，对改进后的方法进行实验验证，评估方法的检测与跟踪效果和性能；
4.撰写研究报告，包括任务背景、研究内容、方法改进、实验结果和结论等。
三、研究计划
1.第1-2周：熟悉目标检测与跟踪的基本理论，学习独立分量分析方法；
2.第3-4周：分析现有基于ICA的目标检测与跟踪方法，并总结存在的问题；
3.第5-6周：根据现有方法的问题，设计并实现改进方案，提高检测与跟踪的准确率和鲁棒性；
4.第7-8周：设计并实现试验平台，对改进后的方法进行实验验证；
5.第9-10周：分析试验结果，评估方法的检测与跟踪效果和性能；
6.第11-12周：撰写研究报告，包括任务背景、研究内容、方法改进、实验结果和结论等。
四、结果要求
1.改进后的基于ICA的目标检测与跟踪方法，能够在复杂环境下实现较高的准确率和鲁棒性；
2.试验平台能够进行有效的实验验证，并能够评估方法的检测与跟踪效果和性能；
3.研究报告能够全面准确地呈现任务的研究内容、方法改进、实验结果和结论等。
五、参考文献
1.HyvarinenA,OjaE.Independentcomponentanalysis:algorithmsandapplications[J].Neuralnetworks,2000,13(4-5):411-430.
2.LiangX,LiuS,ShenX,etal.Adeephierarchicalapproachtolifelonglearninginsequencemodeling[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:3992-4001.
3.KalalZ,MikolajczykK,MatasJ.Tracking-learning-detection[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2012,34(7):1409-1422.
4.ZhangS,WeiG,YangY,etal.Sparserepresentation-basedvisualtracking:Reviewandexperimentalcomparison[J].PatternRecognition,2014,47(7):2435-2452.