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遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪方法研究的中期报告
一、研究背景
目标跟踪一直是计算机视觉领域一个研究热点。被跟踪的目标可能会在运动过程中经历遮挡、外观变化等情况，对目标跟踪算法的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。在遮挡情况下，目标跟踪的难度会进一步增大。传统的目标跟踪方法往往会出现目标断连或错误跟踪的问题。因此，提高在遮挡情况下目标跟踪算法的准确性和鲁棒性，成为了目前研究的热点和难点之一。
二、研究内容
本研究提出一种基于特征相关匹配的目标跟踪方法，该方法能够有效地应对遮挡情况下的目标跟踪问题。具体内容如下：
1.建立特征点集合：首先，在目标区域建立特征点集合。在目标区域中提取哈里斯角点，将其定义为特征点并构成集合。
2.特征描述子生成：在特征点集合中，针对每个特征点提取本地图像块，并计算该图像块的特征描述子。
3.目标运动预测：将目标的前一帧位置作为预测位置，利用特征相关匹配法在当前帧中找到运动后的目标位置。
4.目标位置确定：在当前帧图像中利用和预测位置相同的特征描述子匹配，根据匹配结果确定目标的位置。
5.遮挡检测：检测当前帧图像中是否存在遮挡物。若存在遮挡物，则将该遮挡物块的邻域特征点从特征点集合中排除，并在该区域进行特征点的再选取。
6.目标特征更新：通过姿态估计方法，利用已知的目标形状和运动信息，对当前帧中目标特征进行更新。
7.鲁棒性提升：优化特征点集合的选择和更新，提高算法的性能和鲁棒性。
三、研究成果
1.利用公开数据集进行测试，结果表明本文提出的目标跟踪方法在遮挡情况下具有较好的准确性和鲁棒性。
2.提出了特征点集合的优选方法，有效提高了算法的性能。
3.通过实验分析了本研究方法在不同的数据集和不同的目标跟踪场景下的性能和鲁棒性。
四、研究展望
1.进一步深入研究如何提高算法在复杂场景下的跟踪精度和鲁棒性。
2.将本研究的目标跟踪方法应用到实际场景中，验证其在实际应用中的性能表现。
3.探索新的特征提取和特征匹配方法，进一步提高算法的性能。