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基于特征提取的视觉跟踪算法研究的任务书
任务书：基于特征提取的视觉跟踪算法研究
一、任务描述
视觉跟踪是计算机视觉领域的一个核心问题，主要应用于自动驾驶、安防监控、人机交互等领域。本次任务旨在研究基于特征提取的视觉跟踪算法，通过对目标的关键特征进行提取和匹配，实现对运动目标的追踪。
二、任务目标
1.研究一种视觉跟踪算法，能够在复杂背景中准确跟踪目标。
2.设计实验验证算法的鲁棒性和稳定性。
3.实现算法并在公开数据集上评估其性能。
三、任务内容
1.研究基于特征提取的视觉跟踪算法，例如SiamFC、SiamRPN等算法，并分析其优缺点。
2.针对目标定位中普遍存在的遮挡、形变、光照变化等问题，改进算法，提高算法的鲁棒性。
3.设计实验，比较改进算法与现有算法的性能，并分析改进算法的适用范围。
4.实现改进算法，并在视觉跟踪公开数据集上进行测试，评估其性能。
四、任务流程
1.研究基于特征提取的视觉跟踪算法。
2.分析现有算法的优缺点，找出改进算法的切入点。
3.设计实验验证改进算法的效果，收集数据并分析结果。
4.实现改进算法，进行调试和优化。
5.在视觉跟踪公开数据集上进行测试，评估算法性能。
五、任务要求
1.阅读相关文献，掌握基础知识和技术路线。
2.具备一定的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，如Python等。
3.具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与组内成员协调配合，共同完成任务。
4.具备较强的自我学习能力和解决问题能力。
5.严格遵守学术道德规范，所有实验数据和代码应当遵守数据保护和知识产权法律法规，禁止抄袭剽窃。
六、任务成果
1.一份实验报告，包括改进算法的详细过程、结果与分析。
2.一份代码实现，需注释明确，能够与组内成员共享。
3.一份PPT汇报，清晰简洁，能够向非专业人员介绍任务背景、研究方法、结果与意义。
七、参考文献
1.Bertinetto,L.,Valmadre,J.,Henriques,J.F.,Vedaldi,A.,&Torr,P.H.(2016).Fully-convolutionalsiamesenetworksforobjecttracking.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.850-865).Springer,Cham.
2.Li,B.,Yan,J.,Wu,W.,Zhu,Z.,&Hu,X.(2018).High-performancevisualtrackingwithsiameseregionproposalnetwork.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.8971-8980).
3.Ma,C.,Huang,J.B.,Yang,X.,&Yang,M.H.(2015).Hierarchicalconvolutionalfeaturesforvisualtracking.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.3074-3082).
4.Danelljan,M.,Bhat,G.,Khan,F.S.,&Felsberg,M.(2017).Eco:Efficientconvolutionoperatorsfortracking.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.6931-6939).
5.Li,F.,&Zhao,J.(2020).SiamDW:Dynamic-weightingsiamesenetworkforvisualobjecttracking.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,31(11),4913-4924.