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基于深度特征学习与多模型融合的视觉跟踪技术研究的开题报告
一、选题背景与意义
目标跟踪技术是计算机视觉领域内的重要研究方向，近年来受到广泛关注。目标跟踪在目标检测、视频分析、自动驾驶等领域都有着应用价值，并且是实现智能视频监控、视频内容生成、智能客服等技术的基础性工具。但是，目前目标跟踪技术仍然面临许多挑战。例如，遮挡、光照变化、背景复杂等各种因素都会影响跟踪的准确性和鲁棒性。
因此，寻求一种既有效又鲁棒的目标跟踪方法是计算机视觉领域内的重要问题之一。近年来，深度学习技术在图像处理、语音处理等领域的广泛应用为目标跟踪技术的发展带来了新的思路，因为深度学习技术能够学习更复杂、更有表现力的特征表示。
多模型融合技术是一种有效的集成多个算法模型或数据源的方法，能够提高系统的鲁棒性和准确性。因此，基于深度特征学习与多模型融合的视觉跟踪技术的研究，具有重要的理论和实际意义。
二、主要研究内容
本研究拟采用深度学习技术与多模型融合技术相结合的方法，设计一种新的视觉跟踪算法。具体研究内容包括：
1.基于深度学习技术设计目标特征提取器
本研究考虑采用深度神经网络对目标图像进行特征提取，得到更加鲁棒和准确的特征表示。网络将使用卷积神经网络（CNN）模型对图像进行训练，并将训练得到的分类器或局部/全局特征提取器应用于跟踪算法中。
2.设计目标跟踪器
本研究考虑采用匈牙利算法或自适应模板匹配算法来确定目标位置，然后根据深度特征来更新目标位置和形状信息。此外，还将使用一些传统的启发式算法来改善跟踪结果。
3.多模型融合策略
本研究考虑将多个跟踪模型的预测结果进行融合，以获得更加准确和鲁棒的跟踪结果。为此，我们将采用一些融合策略，如基于专家决策的权重融合策略、基于规则的组合策略等。
三、预期研究成果
本研究预期达到以下目标：
1.设计一种准确、鲁棒的跟踪算法，能够在各种复杂场景下实现目标跟踪。
2.基于深度学习技术设计目标特征提取器，能够较好地提取图像特征，为目标跟踪提供有力的支持。
3.提出多模型融合策略，能够充分利用多个跟踪模型的优势，改善跟踪结果的准确性和鲁棒性。
4.开发相应的实验平台，并与现有的跟踪算法进行比较，验证所提出算法的性能和有效性。
四、研究计划
本研究计划于2021年6月开始，具体研究计划如下：
1.6月-8月：调查和分析相关领域的研究文献，对深度学习技术和目标跟踪算法进行深入学习和研究。
2.9月-11月：实现深度特征学习和多模型融合的目标跟踪算法，并设计实验验证该算法的有效性。
3.12月-1月：在现有的标准测试数据集上进行实验，与现有跟踪算法进行对比，并对算法进行深入优化。
4.2月-4月：根据实验结果，进一步完善算法，提升算法的准确性和鲁棒性，并对算法进行性能测试和优化。
5.5月-6月：总结研究成果，撰写毕业论文，并进行学术交流。
五、拟采用的研究方法和技术
1.深度学习技术：从数据中学习有效的目标表示与特征，设计目标特征提取器，为目标跟踪算法提供有力支持。
2.多模型融合技术：通过融合来自不同跟踪器的输出，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。
3.目标跟踪技术：设计有效的目标跟踪器，结合深度学习技术和多模型融合技术，实现鲁棒和有效的跟踪算法。
4.实验验证：使用公共数据集进行测试，并与各种传统算法和深度学习算法进行对比，验证算法的有效性。
六、研究难点和解决思路
1.难点：针对深度学习技术的目标特征提取器的实现。
解决思路：基于深度学习的目标特征提取器，需要学习得到一种具有表现力且鲁棒的特征表示，比如基于卷积神经网络（CNN）模型的特征提取器。通过数据增强、迁移学习和深度网络优化等技术手段来提高其鲁棒性和有效性。
2.难点：跟踪器的设计和更新。
解决思路：设计有效的跟踪算法是本研究的重点之一。本研究将采用基于深度特征的跟踪器设计方法，通过实时反馈更新目标位置和形状信息，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。同时，还将采用一些传统的启发式算法来改善跟踪结果。
3.难点：多模型融合策略的实现。
解决思路：多模型融合技术可以在很大程度上提高跟踪器的鲁棒性和准确性。本研究将采用从不同跟踪器中获得的多个预测结果，结合多模型融合策略以获得最终跟踪结果。我们将使用一些融合策略来实现如权重融合、规则组合等多种跟踪模型的集成，以期达到更加准确和鲁棒的跟踪效果。