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基于特征融合的目标跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，它的应用广泛，在视频监控、人机交互、智能移动机器人等领域都有重要的研究价值和应用前景。目前，目标跟踪技术已经发展了多种算法和方法，在实际应用中需要根据具体场景和需求选取合适的算法。
其中，特征融合是提高目标跟踪算法性能的一种重要手段。通过将不同类型的特征信息进行融合，可以有效地提高跟踪算法的鲁棒性、准确度和实时性。因此，基于特征融合的目标跟踪算法研究具有重要的理论和实践意义。
二、任务目标
本次任务旨在研究基于特征融合的目标跟踪算法，并实现一个具有实时性和高准确度的目标跟踪系统。具体目标包括：
1.深入研究特征融合的理论和技术，并掌握目前主流的特征融合算法；
2.设计一个基于特征融合的目标跟踪算法，实现多种特征信息的融合，提高跟踪器的性能；
3.根据所设计的算法，实现一个具有实时性和高准确度的目标跟踪系统，可对视频中的目标进行实时跟踪；
4.对所实现的跟踪系统进行性能评估，对算法进行改进、优化和对比实验，验证算法的有效性和鲁棒性。
三、任务内容
1.深入研究特征提取和融合的理论和技术，分析和评估不同特征的优劣；
2.基于已有的跟踪算法，设计一个基于特征融合的跟踪算法，并对算法进行详细的描述和分析；
3.实现所设计的跟踪算法，并设计一个预处理模块，包括视频解码、帧读取、预处理等步骤；
4.在跟踪算法中，实现多种特征信息的融合，包括外观特征、运动特征、空间特征等，并进行实验验证；
5.设计用户界面，并实现一个基于GUI的跟踪系统，方便用户进行操作和跟踪设置；
6.针对所实现的跟踪系统，对跟踪器的性能进行测试，并进行性能分析、优化和改进，以提高跟踪器的实时性和准确度。
四、任务要求
1.具有良好的编程能力，熟悉常用的计算机视觉算法和工具包，并能够熟练使用Python或C++等编程语言进行开发；
2.具有较好的数学和理论基础，熟悉线性代数、概率统计等基础知识，能够理解目标跟踪算法的理论和原理；
3.具有一定的目标跟踪算法实现经验，了解常见的跟踪算法，如KCF、ECO、SiamRPN等，并能够对算法进行改进和优化；
4.具有较强的团队合作能力和沟通能力，能够有效地与团队成员进行交流合作，共同完成任务；
5.具有一定的英语文献阅读和翻译能力，能够阅读和理解英文文献，获取最新研究成果。
五、任务成果
1.设计和实现一个具有实时性和高准确度的基于特征融合的目标跟踪系统；
2.撰写任务报告，对所完成的研究内容、实验结果和算法改进进行详细的描述和分析，总结本次研究的经验和收获；
3.形成论文并发表在相关领域的国内外核心期刊或会议上。
六、预期进展
任务预计需要500小时左右，具体进展计划如下：
1.第1-2周：调研相关领域的最新研究成果，构思和设计跟踪算法，确定实验方案；
2.第3-7周：实现跟踪算法，并设计预处理模块以及GUI界面；
3.第8-10周：进行单目标跟踪和多目标跟踪实验，并进行性能评估和分析；
4.第11-12周：对算法进行改进和优化，撰写任务报告并进行论文撰写；
5.第13-14周：对算法进行对比实验和性能测试，完善跟踪系统并进行验收测试；
6.第15-16周：准备论文投稿，进行论文修改和修改答辩准备。
七、参考文献
[1]AdamW.Tow,MaheshkumarH.Kharote,andAlanC.Bovik.“FeatureFusionforHumanTrackinginSurveillanceScenarios.”IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,vol.12,no.7,pp.1548-1561,2017.
[2]QingGuo,WuLiu,andBingWang.“WeightedFeatureFusioninVisualObjectTracking.”Neurocomputing,vol.129,no.C,pp.112-119,2014.
[3]JianweiNiu,YongLiu,andXiaolinQiao.“VisualObjectTrackinginComplexBackgroundBasedonFeatureFusionandImprovementTracking-by-DetectionMethod.”JournalofComputerResearchandDevelopment,vol.50,no.10,pp.2298-2306,2013.