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目标鲁棒建模与跟踪算法研究综述报告
目标鲁棒建模与跟踪算法是计算机视觉及机器学习领域中的研究热点之一。鲁棒建模与跟踪算法是指针对目标跟踪过程中遇到的各种外界干扰如光照、视角变化、遮挡等因素，能够保持稳定、准确的跟踪算法。本篇综述报告将从算法背景、研究方法和应用领域三个方面进行介绍。
一、算法背景
目标跟踪可分为两种方式：在线跟踪和离线跟踪。在线跟踪是指在视频流中实时追踪目标，其主要应用于视频监控、交通监管、智能安防等方面。离线跟踪与在线跟踪相反，是指在预先采集到的视频中进行目标跟踪。随着计算机性能的提高，存储媒介和传输技术的发展，离线跟踪的应用越来越广泛。目标跟踪算法的研究重点是如何通过计算机视觉技术对目标进行建模，通过数学模型对目标进行描述，并通过跟踪算法对其运动进行追踪，以实现目标的稳定跟踪。
二、研究方法
目标鲁棒建模与跟踪算法的研究主要有以下几个方向：
1.基于外形的建模与跟踪算法
该算法通过视频图像序列建立模型，利用人工设计的特征点表示目标形状，并通过模型匹配的方式进行跟踪。该方法具有较高的准确性和鲁棒性，适用于目标形状比较稳定的情况下。但是当目标形状发生较大变化时，该方法的跟踪效果容易出现较大误差。
2.基于深度学习的建模与跟踪算法
深度学习技术近年来在计算机视觉领域取得了重大进展，其应用于目标跟踪领域，能够学习到目标形状、颜色、纹理等多种特征，从而提高跟踪效果。通过卷积神经网络（CNN）训练数据集，该算法能够有效地优化目标特征提取，从而达到目标跟踪的效果。但是由于深度学习算法需要大量的样本数据，需要较多的计算资源和时间，并且模型泛化性能差。
3.基于多目标跟踪的建模与跟踪算法
多目标跟踪是指通过跟踪算法同时追踪多个目标，该算法在实际应用中能够达到更好的效果。该算法通过合理的目标关联机制，能够有效提高目标跟踪效率，同时也能够降低误判率。
三、应用领域
目标鲁棒建模与跟踪算法在实际应用中具有广泛的应用场景，包括视频监控、自动驾驶、智能机器人等领域。例如：在视频监控中，目标鲁棒建模与跟踪算法能够实现自动车牌识别、人脸识别等应用；在自动驾驶方面，通过目标鲁棒建模与跟踪算法能够实现基于路标的自动驾驶，从而提高驾驶安全性；在智能机器人中，也可以应用该技术实现机器人的姿态控制和运动规划等。
研究表明，目标鲁棒建模与跟踪算法在实际应用中有着广泛的前景。但是由于该算法需要综合多种技术手段，仍然存在许多挑战，例如算法鲁棒性、噪声干扰抗性、算法实时性等方面存在一定问题，需要进行进一步的研究。