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图像匹配与视频中运动目标跟踪算法的研究的任务书
任务书
一、任务来源
随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，图像匹配和视频中运动目标跟踪算法得到了越来越广泛的应用，对于提高人类生产和生活质量具有极其重要的意义。而针对该领域进行深入的研究和探索，也是我国科技发展的重中之重。
二、任务目标
本任务的目标是进行图像匹配和视频中运动目标跟踪算法的研究，探究最新技术，提高图像匹配和视频中目标追踪的算法性能和应用效果，促进技术的进一步发展和应用。
具体目标如下：
1.研究图像匹配算法的原理、分类和性能评价指标，掌握基础算法并对其进行优化；
2.掌握常用图像匹配算法的优缺点，对其进行比较和分析，以提高算法的实用性和准确性；
3.研究视频中运动目标跟踪算法的原理、分类和方法，了解跟踪算法的评价指标以及优化方案；
4.完成一定数量的图像匹配和视频中运动目标跟踪实验和算法优化，提高算法的效果和性能；
5.应用研究成果，开发出一款高效的图像匹配和视频中运动目标跟踪系统，多方位推动行业发展。
三、任务内容和方法
1.图像匹配技术研究
（1）图像基础知识掌握，包括图像的获取、表示、处理和存储等方面；
（2）面向特定图像的匹配算法研究，如SIFT、SURF、ORB等常用算法；
（3）掌握图像匹配算法评价指标，包括准确率、鲁棒性、速度、降维等；
（4）研究对基本算法进行优化，如改进特征提取、特征匹配、图像拼接等方法；
（5）开发出具有高精度和高效性的图像匹配系统。
2.视频中目标追踪技术研究
（1）了解视频基础知识，包括画面帧率、格式、压缩等知识；
（2）研究常用目标跟踪算法，包括Kalman滤波器、光流算法等；
（3）掌握目标跟踪评价指标，如准确度、稳定性、鲁棒性等；
（4）对算法进行优化，提高其跟踪准确率和抗干扰能力；
（5）开发出高效、稳定的视频中目标追踪系统。
四、研究时间和任务成果
本任务从开始到结束共计两年时间，其中第一年重点进行图像匹配算法研究，第二年重点进行视频中目标追踪算法的研究。
任务成果：
1.2篇学术论文，发布在国内外领先期刊上，阐述图像匹配和视频中目标追踪的最新研究成果；
2.对常用算法进行探究和优化，确立了适用于特定场景的最佳算法以及算法实现方案；
3.开发出高效、精度高的图像匹配系统和视频中目标跟踪系统；
4.撰写项目研究报告，交付任务完成后的15天内提交。
五、任务要求
1.参与者具有3年以上的计算机视觉相关领域工作经验，并已完成过至少一项相关模块的算法研究和设计；
2.参与者需要掌握图像处理、模式识别和机器学习等相关技术，并对计算机视觉领域整体有深刻认识；
3.参与者需要具有较强的创新意识、深入思考和分析问题的能力，熟练掌握C++等编程语言。
六、经费预算
本任务经费预算为200万元，具体分配见下表：
|经费类别|预算金额（万元）|
|------------------|------------------|
|实验设备购置|80|
|人员工资|100|
|挑战奖励|10|
|其他运营支出合计|10|
七、任务完成时间和验收标准
任务时间为两年，第一年完成图像匹配算法研究和实验，第二年完成视频中运动目标跟踪算法研究和实验。任务完成后交付完整的研究报告，并进行阶段性验收。
验收标准：
1.任务成果符合任务书中所要求的要求，满足合同要求。
2.任务完成时间符合约定时间，完成指标符合验收标准。
3.项目成果达到预定目标，能够实现预期效果并能正常运行。
4.阶段性成果通过审核并认可。
注：如有不符，并须重新调整，重新审批。