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基于核相关滤波的目标跟踪算法研究的开题报告
一、选题背景与研究意义
目标跟踪技术指的是基于视频中一部分的观察历史，通过算法预测并确定其中一个物体在图像序列中未来的位置。在计算机视觉和图像分析领域，目标跟踪技术一直是一个重要的研究方向。目标跟踪在各种实际应用中广泛应用，如视频监控行业、智能安防、机器人技术以及自动驾驶技术等。
近年来，目标跟踪技术经历了从基于颜色、纹理等低层次特征到基于外观模型、形状模型等高层次特征的演进。除此之外，核相关滤波（CorrelationFilter，CF）因为其高效准确、稳定性强的特点，成为了目标跟踪算法中备受研究的一种方法。基于核相关滤波的目标跟踪算法已经成为目前目标跟踪领域的重要研究方向。然而，由于复杂的物体形态和运动的多样性，以及光照、噪声等因素的影响，目标跟踪算法在面对极端条件时通常会失效或出现偏差，因此研究更高效的目标跟踪算法具有重要的应用价值。
二、主要研究内容
本文的主要研究内容是基于核相关滤波的目标跟踪算法。具体包括以下几个部分：
1.深入分析目前主流的基于核相关滤波的目标跟踪算法，比较各算法的优缺点以及适用范围。
2.针对目标跟踪算法在目标形态变化剧烈时容易出现失效，从而导致跟踪偏差的问题，提出基于尺度自适应的目标跟踪算法，通过估计目标尺度的变化，对核相关滤波算法进行有效地优化。
3.针对核相关滤波算法在光照、噪声等环境因素的影响下容易出现失效的问题，提出基于增强对比度和平滑滤波的预处理方法，以提高目标跟踪算法的准确性和稳定性。
4.在广泛使用的目标跟踪数据集上进行实验验证，分析提出的算法在不同场景下的跟踪效果和性能，与主流算法进行比较和评价。
三、预期研究成果
本文针对目前基于核相关滤波的目标跟踪算法存在的问题，提出了基于尺度自适应和增强对比度平滑滤波预处理的目标跟踪算法。通过对算法进行实验验证，得出算法在多种环境下的跟踪效果，与主流算法进行比较和评价，为目标跟踪技术的发展提供借鉴和参考。