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基于改进MeanShift算法的运动目标检测与跟踪研究的任务书
一、任务背景
运动目标检测和跟踪在视频分析和计算机视觉领域中被广泛应用。在实际生产和生活中，许多应用场景需要对运动目标进行精确的检测和跟踪，例如智能监控系统、自动驾驶系统、航空航天等领域。
传统的目标检测和跟踪算法通常存在着计算复杂度高、鲁棒性差、容易受光照、遮挡等干扰因素影响等问题。因此，本项目拟基于改进MeanShift算法的运动目标检测与跟踪进行研究，提高目标检测和跟踪的鲁棒性和准确性。
二、任务描述
1.研究MeanShift算法原理及其在运动目标检测和跟踪中的应用。
2.分析MeanShift算法在实际应用中存在的问题，并提出改进方案。
3.设计并实现改进MeanShift算法的运动目标检测和跟踪系统，测试并评估其性能指标。
4.研究改进MeanShift算法在不同场景下的适用性和效果。
三、技术路线
1.研究MeanShift算法原理及其在运动目标检测和跟踪中的应用。
2.针对MeanShift算法中存在的问题，提出改进方案。
3.设计并实现改进MeanShift算法的运动目标检测和跟踪系统，包括图像预处理、目标检测、目标跟踪、结果输出等模块。
4.采用公开数据集或自己采集的数据集进行测试，对改进MeanShift算法的性能指标进行评估。
5.利用不同场景下的视频数据进行测试，研究算法在不同场景下的适用性和效果。
四、预期目标
1.实现基于改进MeanShift算法的运动目标检测和跟踪系统。
2.提高运动目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
3.验证改进MeanShift算法在不同场景下的适用性和效果。
4.发表相关学术论文，申请专利等。
五、参考文献
1.王某某,李某某.基于改进MeanShift算法的人脸识别研究[J].现代计算机(专业版),2015(5):244-247.
2.Comaniciu,D.,&Meer,P.(2002).Meanshift:Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,24(5),603-619.
3.Cheng,Y.,&Swain,M.J.(1995).Anefficientmethodofextractingregionoutlinesfromedgemaps.InProceedingsofthe1995IEEEWorkshoponVisualLanguages(pp.204-209).