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基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法研究的开题报告
开题报告
一、问题背景及研究意义
随着社会的发展，人们对于长期视觉目标跟踪技术的需求越来越高。长期视觉目标跟踪技术是指在相对长时间内对于目标的状态进行跟踪，通常情况下，长期视觉目标跟踪的时间表现为几秒到几分钟。该技术可以在多个领域得到应用，如智慧城市、安防监控等。在实际应用中，长期视觉目标跟踪技术面临着许多挑战，例如光照、遮挡、目标形变等，这些因素使得传统的跟踪算法不能够胜任。因此，研究一种基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法具有重要的意义。
目标跟踪技术在研究上存在许多难点和问题，比如光照变化、目标变形、目标遮挡、背景复杂多样等，因此单一模型的精度无法保证，在实际应用中的跟踪效果不够理想，更无法满足长期视觉目标跟踪的要求。因此，本文将提出一种基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法，该算法通过融合不同的单一模型，在具有鲁棒性和准确性的基础上实现对长期视觉目标的跟踪。本算法的研究不仅会对实际应用中的长期视觉目标跟踪产生积极的影响，而且对目标跟踪算法的研究也将具有一定的启示意义和推动作用。
二、国内外研究现状
近年来，目标跟踪技术取得了很大的进展。在传统算法方面，背景减除法、自适应背景建模、图像建模和光流算法等被广泛使用。但是随着目标跟踪技术的不断发展，传统的算法已经无法满足长期视觉目标跟踪的要求。近年来，一些新的算法被提出，例如基于卷积神经网络的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法、多空间域和多尺度目标跟踪算法等。其中基于多尺度和多空间域的算法相对较为成熟，例如多表观模型的目标跟踪算法、融合表观模型的目标跟踪算法。
国内外学者们对于多表观模型的目标跟踪算法进行了大量的研究。例如在论文[1]中，学者提出了一种基于多表观OnlineRandomForest的目标跟踪算法，通过不断更新学习参数，使得跟踪效果能够持续优化。在文章[2]中，学者提出了一种基于多表观的目标跟踪方法，该方法具有良好的鲁棒性和准确性，在实际测试中表现良好。此外，学者们在目标跟踪的研究中提出了一些新的理论和算法，例如多表观矩阵分解（MOMF）算法[3]，该算法通过将多个表观组成一个高阶张量，实现了快速的目标跟踪并取得了很好的效果。
然而，现有的多表观模型算法在长期视觉目标跟踪方面还存在缺陷。在实际测试中，由于目标自身的特点以及外部环境的变化等原因，在长时间跟踪时，算法的鲁棒性和准确性无法得到有效保证。
三、研究内容和研究方法
本文旨在提出基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法，该算法实现鲁棒性和准确性的同时，支持长时间跟踪。研究内容和主要方法如下：
1.研究多表观模型理论和相关算法的理论基础；
2.通过对于多表观模型的不同组合方法以及不同的特征组合方法进行探究，确定一种拥有较好性能的跟踪算法并对其进行算法优化；
3.设计目标跟踪实验，通过真实数据集测试算法的有效性和性能，并和已有的目标跟踪算法进行对比和分析；
4.研究算法在不同应用场景下的适用性问题，寻求针对性的解决方案。
本文主要从理论和实验两个方面进行研究。首先，通过对于现有的多表观模型理论和算法进行总结和归纳，分析各种模型的优缺点与适用范围，找出对于长期视觉目标跟踪较为有效的模型组合方式。其次，使用该算法实现对长期视觉目标的跟踪，测试算法的有效性和性能。最后，在实际应用环境下，将该算法与其余目标跟踪算法进行比较。
四、预期成果和意义
本文的预期成果和意义如下：
1.提出一种基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法，能够实现较高的鲁棒性和准确性，并能够适应长时间的跟踪需求；
2.针对目标跟踪中存在的问题，提出了一种新的算法，并在实验中证明了其有效性和性能；
3.探索了多表观理论以及相关算法的新领域和新研究思路；
4.本文的研究成果对于实际应用中的长期视觉目标跟踪具有重要意义，可为实际应用提供相应的支持。
五、研究计划与进度安排
本文的研究计划和进度安排如下：
第一年
1.调研多表观模型和相关算法，查阅相关文献；
2.总结归纳现有研究，分析现有算法的不足之处；
3.设计算法并进行初步实验。
第二年
1.深入研究算法，对算法进行优化改进；
2.设计实验，测试改进后的算法性能；
3.结果分析，撰写研究论文。
第三年
1.对算法在不同场景下的稳定性进行分析和测试；
2.与其他目标跟踪算法进行对比，并分析实验结果；
3.撰写论文，准备答辩和论文发表。
六、参考文献
[1]ZheLi,PingyanZhang,JianpingLi,etal.OnlineMulti-ObjectTrackingviaRobustMultipleHypothesisCo-Propagation[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTec