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基于低秩稀疏的视频目标跟踪研究的任务书
任务书
题目：基于低秩稀疏的视频目标跟踪研究
背景与意义：随着计算机视觉技术的快速发展，视频目标跟踪已成为研究热点，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。目前，视频目标跟踪的常用方法包括基于像素的传统跟踪方法、基于特征点的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法。
然而，传统的视频目标跟踪方法往往存在跟踪丢失、遮挡等问题，导致跟踪效果不理想。而基于深度学习的跟踪方法虽然在一定程度上解决了这些问题，但其需要庞大的数据集支撑，且在鲁棒性、鲁棒性等方面还存在不足。因此，在高效、鲁棒、稳定的视频目标跟踪方法研究方面仍有很大潜力。
基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪方法是目前研究的热点之一，其将视频目标跟踪问题转化为低秩和稀疏矩阵的最优恢复问题。该方法不仅具有较高的跟踪精度和鲁棒性，而且具有较强的适应性和扩展性。因此，本研究拟以基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪方法为研究对象，进一步探索其实现原理和应用价值。
研究内容：
（1）研究基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪方法的实现原理和特点；
（2）探讨视频目标跟踪中的稀疏性和低秩性，并运用数学模型进行建模；
（3）研究常用的低秩稀疏相关矩阵（LRR）、稀疏编码（SC）、非负矩阵分解（NMF）等方法，并分析其优缺点，以及适用范围；
（4）建立基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪算法，分析不同方法在各自应用场景下的表现，并进一步进行深度优化；
（5）根据实验结果和对比分析，提出进一步优化和改进的方案，以提高其效率和鲁棒性。
研究方法：
（1）文献研究法：搜集国内外相关文献，对基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪方法进行综合性分析和总结；
（2）实验研究法：构建测试样本库，通过实验测试不同算法的表现，并对结果进行对比分析和验证；
（3）数学建模法：建立数学模型，建模视频目标跟踪中的稀疏性和低秩性，分析影响因素和特征。
预期成果：
（1）建立基于低秩稀疏技术的视频目标跟踪方法模型，提高跟踪精度和鲁棒性；
（2）确定视频目标跟踪中的稀疏性和低秩性，并揭示影响因素和特征；
（3）分析不同方法的优缺点，并提出进一步优化和改进的方案；
（4）发表相关研究论文2篇以上。
参考文献：
[1]YangM,ZhangL.Robustvisualtrackingusinglow-rankrepresentation.InternationalJournalofComputerVision,2013,104(2):171-186.
[2]ZhangH,YangM,ZhangJ,etal.Visualtrackingviaonlinesparselearning.IEEETransactionsonImageProcessing,2015,24(7):2050-2062.
[3]ElhamifarE,VidalR.Sparsesubspaceclustering:Algorithm,theory,andapplications.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2013,35(11):2765-2781.
[4]WrightJ,YangA,GaneshA,etal.Robustfacerecognitionviasparserepresentation.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2018,31(2):210-227.
[5]LinZ,ChenM,WuL,etal.Learningstructuredlow-rankrepresentationsforimageclassification.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2015,37(8):1608-1621.