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红外图像序列中人体目标检测与跟踪方法研究的中期报告
本研究旨在探索利用红外图像序列进行人体目标检测与跟踪的方法。目前已完成研究的中期报告。
研究背景：
红外图像在无光或低光环境下具有优越的成像能力，因此常被用于夜间和低光强度场景下的人体目标检测与跟踪。但是，红外图像中的人体目标呈现出与可见光图像不同的特征，例如红外图像中人体目标的温度分布模式、背景噪声等。因此，研究如何充分利用红外图像序列的特征进行人体目标检测与跟踪，具有重要的研究意义。
研究方法：
首先，我们对红外图像序列进行了预处理，并利用滑动窗口方法在图像序列中进行人体目标检测。接着，我们使用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪，以实现在时间序列中对目标的追踪。最后，我们使用深度学习方法对图像中的目标进行分类，并对分类结果进行验证。
研究结果：
我们在红外图像序列中成功实现了人体目标检测与跟踪，且探索了深度学习技术在分类方面的应用。研究结果表明，卡尔曼滤波器对目标追踪非常有效，能够减小目标跟踪的误差。同时，我们发现在红外图像序列中，深度学习技术对于目标分类方面存在着一定的优势。未来，我们将进一步研究红外图像序列中的目标跟踪与分类方法，以进一步提高识别准确率。
总结：
本研究成功实现了使用红外图像序列进行人体目标检测与跟踪的方法，为探索红外图像在人体目标识别方面的应用奠定了一定的基础。但是，我们也意识到红外图像中的背景噪声问题仍然存在，在未来的研究中需要进一步解决。