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基于非负加权稀疏协作模型的目标跟踪算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，其广泛应用于视频监控、交通管理、智能家居等众多领域。在实际应用中，目标跟踪面临着很多的挑战，例如目标的遮挡、光照变化、目标的外观变化等，这些都会影响目标跟踪的准确性和稳定性。因此，如何设计一种准确、鲁棒性强的目标跟踪算法一直是计算机视觉研究的一个重要课题。
目前，深度学习技术已经在目标跟踪任务中占据了主导地位。然而，深度学习算法的训练需要大量标注数据，这对实际场景中目标跟踪算法的部署带来了困难。因此，基于传统的机器学习算法，如协作滤波、稀疏编码等，来解决目标跟踪问题成为了研究的新方向。
二、国内外研究现状
目前，基于非负协同稀疏模型的目标跟踪算法已经成为研究热点。该方法通过对样本数据进行稀疏编码，从而得到样本的表示，进而实现目标的跟踪。例如，Zhong等人提出了一种基于非负稀疏表示的核化相关滤波算法，该算法结合了非负稀疏编码和核化相关滤波技术，能够在目标跟踪任务中获得较好的性能。
此外，还有一些学者将协同稀疏模型应用于多目标跟踪任务中，例如，Yang等人提出了一种基于非负协同表示的多目标跟踪算法，该算法通过将多个样本数据进行协同表示，从而实现对多个目标的跟踪。
针对上述方法存在的问题，一些学者提出了基于非负加权稀疏协作模型的目标跟踪算法。该算法通过引入权值因子，能够更加精确地表示目标的特征，从而提高了目标跟踪的准确性。
三、研究内容和思路
本课题旨在研究一种基于非负加权稀疏协作模型的目标跟踪算法。具体来说，本课题将以下几个方面进行研究：
1、非负加权稀疏协作模型的建立：该模型将考虑目标在跟踪的过程中具有不同的权重，通过加入权重因子来实现目标的更准确表示，提高目标跟踪的准确性。
2、基于协同表示的目标跟踪方法：本课题将使用协同稀疏模型来对样本数据进行表示，从而实现对目标的跟踪。同时，为了弥补协同模型的不足之处，本课题还将加入外部信息进行协同表示。
3、基于非负加权稀疏协作模型的目标跟踪算法实现：通过将上述两个方面相结合，该课题将建立一种新的目标跟踪算法，并在公开数据集上进行实验验证。
四、研究展望
本课题的研究成果有望在实际应用中得到应用。而随着深度学习算法的不断进步，本课题也将进一步探讨如何将深度学习算法与传统的机器学习算法相结合，来解决目标跟踪问题。