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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.