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基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
近年来，随着计算机视觉技术的迅速发展，目标跟踪问题已成为计算机视觉和机器视觉领域中的研究热点。目标跟踪算法应用广泛，如监控系统、自动驾驶、无人机、机器人和智能手机等领域。其中长期视觉目标跟踪是目前亟待解决的难点之一，一直是计算机视觉领域的研究方向之一。
目前多数长期视觉目标跟踪算法采用单一表观模型进行目标跟踪。然而，由于目标表观的变化，单一表观模型无法完全准确地对目标进行跟踪，因此需要采用多表观模型进行目标跟踪，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。
因此，本研究任务旨在利用多表观模型，设计和开发一种高效、准确、鲁棒的长期视觉目标跟踪算法。
二、任务内容
（1）综述国内外现有的长期视觉目标跟踪算法，并对其进行分析和比较，明确其优缺点和适用场景。
（2）研究多表观模型的设计和实现方法：包括特征提取与选择、模型训练、表示方法等方面内容的研究，明确多表观模型设计的具体流程和实现方法。
（3）研究基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法的核心思想、流程和实现方法，分析其实现可行性和应用场景。
（4）基于开源数据集，测试和验证所研究的基于多表观模型的长期视觉目标跟踪算法的性能和鲁棒性，比较其与其它算法的优劣。
（5）撰写研究报告，并在相关学术会议或期刊上发表结果。
三、任务要求
（1）掌握深度学习、计算机视觉、机器学习等相关专业知识。
（2）具备一定的编程能力，熟悉至少一种编程语言和常用的开发工具和平台。
（3）有一定的科研实践经验，熟悉实验设计和数据分析方法。
（4）能够有效地阅读、理解并翻译专业英文文献，并进行学术交流和讨论。
（5）具有团队合作精神和问题解决能力。
四、关于成果
（1）完成研究任务，承担研究报告撰写和结果发表的相关工作。
（2）完成论文撰写与提交，满足研究生毕业论文要求。
（3）参加相关专业会议，并做相关报告，展示所完成的研究成果。
五、预期效果
（1）设计和开发一种高效、准确、鲁棒的长期视觉目标跟踪算法，提高现有目标跟踪算法的表现。
（2）发表高水平的学术论文和参加相关国内外会议，展示和推广研究成果，提高研究生的实践能力和学术能力。
（3）为实现基于多表观模型的目标跟踪算法的进一步发展，提供有效的思路和方法。