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视频目标跟踪技术研究的开题报告
开题报告：视频目标跟踪技术研究
一、研究背景
随着计算机技术的不断发展和视频技术的不断进步，视频目标跟踪技术越来越得到广泛的应用。视频目标跟踪技术在视频监控、智能交通、虚拟现实、影视特效等领域有着广泛的应用前景。目标跟踪可以从视频中提取出我们想要关注的目标，进行分析、识别和处理，并为后续的应用提供更多的信息和数据支撑。在实际应用中，目标跟踪技术还需要考虑实时性、准确性、鲁棒性、鲁邦性等多重因素。
二、研究内容和意义
本次研究的主要内容是视频目标跟踪技术。我们将对目标跟踪算法进行研究，重点关注以下方面：
1.目标跟踪算法研究：我们将对传统的目标跟踪算法和深度学习算法进行比较和分析，探究最适合实际应用的算法。
2.目标特征提取研究：我们将研究目标特征提取算法，探究在不同的场景下如何提取出目标的最具代表性特征。
3.目标跟踪技术应用研究：我们将研究视频目标跟踪技术在实际应用中的效果和应用场景，以期为实际应用提供更加准确、鲁棒的技术支撑。
目标跟踪技术的研究意义在于：
1.提高视频监控系统的效率和准确性，降低人力成本。
2.促进智能交通领域的发展，提高城市交通管理水平。
3.为虚拟现实和影视特效等领域提供更好的技术支持，提高影视作品的制作水平。
三、研究方法
1.对目标跟踪算法进行了解和比较，通过Matlab实现对目标跟踪算法的代码复现和实验评估。
2.利用OpenCV、MFC等工具开发视频监控系统，对目标跟踪算法在实际环境中的表现进行测试。
3.收集和整理有关视频目标跟踪技术的文献、技术报告和实验数据等，形成完整的研究报告。
四、研究进展和计划
目前，我们已经对目标跟踪算法进行了初步的了解和对比分析，通过Matlab实现了一部分算法的代码复现和实验评估。在下一步的工作中，我们将重点进行以下研究：
1.对目标特征提取算法进行研究和实验，探究最适合各种场景下的目标特征提取算法。
2.利用OpenCV、MFC等工具开发视频监控系统，对目标跟踪算法在实际环境中的表现进行测试。
3.对实验数据进行整理和分析，撰写研究报告。
五、预期成果
本次研究预计将会得到以下成果：
1.对现有目标跟踪算法的技术优缺点进行梳理和总结，提取出适合不同应用场景的算法，并对算法进行代码实现和实验评估。
2.探究不同场景下的目标特征提取算法，并进行实验评估。
3.开发出基于目标跟踪技术的视频监控系统，并测试出在不同应用场景下的效果和优化措施。
四、相关领域
本研究的相关领域主要有：计算机视觉技术、视频目标跟踪技术、深度学习算法、图像处理与分析技术等。
参考文献：
1.A.Adam,E.Rivlin,andI.Shimshoni.RobustFragments-basedTrackingusingtheIntegralHistogram.InIEEEConf.onComputerVisionandPatternRecognition(CVPR'06),pages798-805,NewYork,USA,2006.
2.ZHANGYonggang,TANGJinhui,etal.Real-timeObjectTrackingviaOnlineMulti-featureExtraction[C].Beijing,China:Proc.ofIEEEInternationalConferenceonAutomaticFace&GestureRecognition(FG'11),2011.
3.K.He,X.Zhang,S.Ren,J.Sun.DeepResidualLearningforImageRecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),pages770-778,2016.