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基于稀疏表示的快速目标跟踪算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于稀疏表示的快速目标跟踪算法研究
任务背景：
目标跟踪在计算机视觉中被广泛应用，包括视频监控、自动驾驶、行人跟踪和无人机跟踪等领域。目标跟踪的核心问题是在当前帧中准确地定位先前帧中跟踪的目标，并估计其状态。传统的目标跟踪方法使用手工设计的特征，但是传统的方法在处理光照、姿态变化、遮挡和背景复杂性等复杂情况时性能较差。因此，我们需要探索新的跟踪算法来提高目标跟踪的准确性和效率。
任务目标：
本任务目标是研究基于稀疏表示的快速目标跟踪算法，旨在提高目标跟踪的准确性和效率。该算法将使用稀疏表示来减少背景的影响并准确定位目标。此外，该算法还将会探索如何在高速视频场景下实现快速跟踪。
任务内容:
本任务将包括以下内容：
1.稀疏表示理论和方法的研究：
探索和分析稀疏表示的理论和方法，理解稀疏表示在减少背景影响和很好地定位目标方面的应用。
2.设计和实现基于稀疏表示的快速目标跟踪算法：
使用稀疏表示方法来准确地定位目标，并探索如何在快速视频场景下实现快速跟踪。同时还需考虑到可能面临的光照、姿态变化、遮挡和复杂背景等情况。
3.算法性能分析和优化：
对设计的算法进行性能分析，包括准确度和计算复杂度等方面的评测。根据实验结果，优化算法的性能和效率。
任务计划和分工：
本任务总计时长为6个月，具体分工如下：
第1个月：深入研究稀疏表示方法的相关理论和方法，编写相应的文献资料。
第2-4个月：设计和实现基于稀疏表示的快速目标跟踪算法，并开展实验验证。
第5个月：对设计的算法进行性能分析和评估，并根据实验结果优化算法性能。
第6个月：总结文献资料，撰写相关论文，进行实验演示和答辩。
任务预期成果和评估：
预期成果是一种基于稀疏表示的快速目标跟踪算法，具有良好的准确度和效率。算法的性能经过实验评估，在期刊或会议上发表相关论文，并进行实验演示和答辩。
评估标准：算法的准确度、鲁棒性和计算复杂度等指标均需优秀，并且能够满足快速视频场景下的跟踪需求。
参考文献：
1.Chen,Y.,Wang,J.,Wang,N.,&Yeung,D.Y.(2014).Robustvisualtrackingviamulti-tasksparselearning.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,36(4),821-834.
2.Zhang,X.,Zhou,X.,Lin,Y.,&Li,H.(2013).Shiftingobjectproposalgenerator.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.2246-2253).
3.Guo,X.,Liu,Y.,&Lai,Z.(2017).Multi-objectivevisualtracking:Aliteraturesurvey.InformationFusion,36,70-81.
4.Li,S.,andChan,K.(2013).Asurveyonobjecttrackinginvideo:PartII.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,24(5),766-781.