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基于多特征融合的非特定视频目标识别算法的任务书
一、任务背景
视频目标识别旨在从视频中自动检测和跟踪一个或多个感兴趣的目标。随着国家在安防领域的重视和投资，视频监控设备在安防、交通、医疗等领域得到广泛应用。在实际应用场景中，目标检测技术需要具备鲁棒性、高效性和准确性等特点。
多特征融合是目前研究的热点之一，该方法基于不同特征的组合，能够有效地提升目标检测的准确性与鲁棒性。因此，本任务旨在设计基于多特征融合的非特定视频目标识别算法。
二、任务描述
本任务要求完成以下内容：
1.研究基于多特征融合的非特定视频目标识别算法的相关理论和技术，包括特征提取、特征选择、多特征融合等方面的知识；
2.根据任务要求收集并标注视频数据集，其中包括多个不同场景下的视频数据；
3.实现基于多特征融合的非特定视频目标识别算法，包括数据预处理、特征提取、特征选择、多特征融合、目标检测与跟踪等模块，并对算法进行调优；
4.对算法进行评估与测试，评价算法的准确性、鲁棒性、速度等性能指标；
5.撰写任务报告，包括任务背景、研究方法、实验过程、结果分析等内容，并撰写论文。
三、任务要求
1.熟练掌握特征提取、特征选择、多特征融合等相关技术，并能运用到实际问题中；
2.熟练掌握目标检测与跟踪等算法，并能够进行效果评估与调优；
3.具有数据集处理和标注的能力，能够设计合理的测试方案并进行测试；
4.要求熟练使用Python等语言实现算法，能够熟练使用各种开源库和平台；
5.要求具备良好的沟通和团队协作能力，能够积极交流和合作。
四、任务考核
任务完成后，将根据以下标准进行考核：
1.完成任务所需的时间、资源和成果等；
2.对任务报告和论文的撰写质量；
3.算法的准确性、鲁棒性、速度等性能指标；
4.能够在团队中积极合作、有效沟通和协同完成任务的能力。
五、任务时间
本任务需在一个学期内完成，具体时间安排根据跟导师协商确定。
六、参考文献
1.JieShao,GuojunCai,andYanZhang.Multiplefeaturesfusionandselectionforvehicle
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2.WeiLiu,DragomirAnguelov,DumitruErhan,ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-Yang
Fu,andAlexanderC.Berg.SSD:Singleshotmultiboxdetector.InECCV,2016.
3.JosephRedmonandAliFarhadi.YOLO9000:Better,faster,stronger.2016.
4.KaihuaZhang,LeiZhang,andMing-HsuanYang.Real-timecompressivetracking
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