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基于混合模型的动态纹理分类的任务书
任务书：基于混合模型的动态纹理分类
1.背景
随着生产和生活的发展，数字图像处理在各个领域中扮演着重要的角色。其中，动态纹理分类是一项重要的任务，它在图像识别、图像检索和图像分割等领域中都有广泛的应用。动态纹理指的是在时间和空间范围内都发生变化的纹理，例如摆动的树枝、风吹动的草地等。
基于混合模型的动态纹理分类是一种有效的分类方法。通过混合高斯模型对纹理的空间和时间特性进行建模，可以准确地描述动态纹理的空间和时间变化，从而实现准确的分类。
2.任务描述
2.1目标
本任务的目标是基于混合模型实现动态纹理分类，并进行实验验证和分析。
2.2内容
（1）采集数据集。需要采集一组包含不同动态纹理的视频数据集，包括不同环境下的动态纹理，例如风吹动的草地、摆动的树枝等。
（2）数据预处理。对采集到的视频进行预处理，例如帧率降采样、视频分割、光流计算等，以便后续的分类分析。
（3）混合高斯模型的建模。采用混合高斯模型对数据集中的动态纹理进行建模。通过对建模结果的分析，获得纹理的空间和时间特性。
（4）纹理分类。采用已建好的混合高斯模型对数据集中的动态纹理进行分类，获得分类结果。
（5）实验验证与分析。通过与传统的分类方法进行比较，验证基于混合模型的方法的有效性，并分析分类结果的准确性和实用性。
3.技术路线
（1）数据采集
采用摄像头或手机等设备采集不同环境下的动态纹理视频，并保存为数字视频文件。
（2）数据预处理
通过降采样等技术压缩视频帧数，减少数据量；同时通过视频分割和光流计算等方法提取特征。
（3）混合高斯模型的建模
将预处理后的数据集分为训练集和测试集，在训练集上采用混合高斯模型进行建模，并选择适当的参数。
（4）纹理分类
在测试集上采用已建好的混合高斯模型进行分类，得到分类结果。
（5）实验验证与分析
通过与传统的分类方法进行比较，验证基于混合模型的方法的有效性，并对分类结果进行分析和讨论。
4.参考文献
[1]D.Comaniciu,P.Meer.Meanshift:arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2002,24(5).
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[5]K.Mikolajczyk,C.Schmid.Aperformanceevaluationoflocaldescriptors.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2005,27(10).
5.时间安排
任务时限为六个月。第一个月为任务调研和数据采集，第二到第四个月为数据预处理和混合高斯模型建模，第五个月为纹理分类和实验验证，第六个月为论文撰写和报告。