毕业设计（论文）开题报告：Mean Shift目标追踪算法计算复杂度分析

PAGEPAGE4毕业设计（论文）开题报告题目MeanShift目标追踪算法计算复杂度分析专业信息与计算科学姓名班级学号指导教师提交时间综述本课题的研究动态，说明选题的依据和意义1、本课题研究动态这些年来，国内外很多学者都将目光聚焦到目标跟踪技术上，深入研究各种目标跟踪算法，每年都会在一些国际重要会议和核心期刊上发表大量研究成果，会议就包括CVPR,ECCV,ICCV等，这些会议和期刊为学者们提供了广泛的学习和交流的机会。其中MeanShift跟踪算法是目标跟踪算法中的一种经典算法，其利用核函数空间加权的颜色直方图作为目标模型，将搜寻相似度量的局部极值问题转化为核密度估计问题，用巴氏系数作为相似性度量，通过MeanShift迭代搜寻目标位置。在国外，早在1997年，美国国防高级研究项目署(DefenseAdvancedResearchprojectionAgency)就设立了视频监控重大项目(VideoSurveillanceandMonitorprojects)，有多个高校参与，包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院等，其研究成果用于军事或民用的视频监控系统中。从1997年到2005年，Comaniciu和Meer把MeanShift成功地运用于特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中都得到了很好的应用。在国内，许多大学和研究机构都深入研究了目标跟踪算法，如清华大学的人机交互与媒体集成研究所，微软亚洲研究院视觉研究小组，中国科学院的模式识别重点实验室等。当前，Meanshift算法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。2、选题的依据和意义由于Meanshift方法仅仅依靠特征空间中的样本点进行分析和处理，算法原理简单，易于并行和实现，由于不需要任何先验知识和进行统计参数估计，使得其应用范围非常广泛，近年来Meanshift算法被广泛应用于图像分割和跟踪等图像处理领域。采用MeanShift方法，算法只需通过较少的迭代次数就能收敛到点的分布中密度最大的地方，因此在理解MeanShift算法的基础上计算其复杂度较易实现。对于MeanShift算法主要研究其算法的时间复杂度。二、本课题研究的基本内容，拟解决的主要问题和难点问题1、基本内容在理解MeanShift跟踪算法的基础上，对MeanShift跟踪算法及在其基础上改进的CamShift跟踪算法的实验结果进行对比和分析，统计融合两种不同算法的时间复杂度，以及鲁棒性。2、主要问题（1）要对MeanShift跟踪算法进行建模与参数选择。在实验结果出来以后，分析研究MeanShift跟踪算法跟踪的准确性及复杂度。（2）研究MeanShift跟踪算法是否能适应复杂环境、光照变化、图像噪音以及目标的遮挡等情况，分析环境因素对算法复杂度的影响。3、难点问题（1）跟踪实例中的运动目标所处场景的复杂度，不确定程度直接影响着目标跟踪的效果。（2）对跟踪目标特征复杂度进行统计、分析时，有些特征不是很明显，跟踪目标的特征不易提取。计算量也随之变大，计算复杂度较困难。三、研究步骤、方法及措施1、查阅资料，了解MeanShift目标跟踪算法原理及实现过程。还要理解算法复杂度，查阅文献深入理解算法时间复杂度的概念及应用。2、合理地确定MeanShift跟踪算法中的参数，详细研究MeanShift跟踪算法实验，在实验的基础上分析算法的时间复杂度。3、通过分析MeanShift及CamShift两种不同算法，计算两种算法的复杂度，进行比较分析，最终得出复杂度分析结论。四、工作进度序号设计（论文）各阶段名称日期1查阅、学习文献资料，结合已学过的课程，明确对应的理论、方法、步骤、撰写开题报告1～2周2毕业实习，撰写开题报告3～5周3撰写文献综述，开展课题理论和实验研究6～7周4计算复杂度分析理论与方法研究；MeanShift目标追踪算法描述8～9周5运动目标跟踪实验10～11周6MeanShift目标追踪算法计算复杂度分析以及与相关算法的比较研究12～13周7毕业论文修改定稿14～15周8完成文献翻译，准备答辩16～17周9答辩资料整理，论文再一次修改，提交存档18周五、主要参考文献[1]吕国英,任瑞征,钱宇华.算法设计与分析[M].北京:清华大学出版社,2006.[2]田莘.基于MeanShift算法的目标跟踪问题研究[D].西安电子科技大学硕士学位论文,2010.[3]顾幸芳.李秋洁.基于MeanShift的视觉目标跟踪算法综述[J].计算机科学,2012,2(6):604-608.[4]冯帆.复杂度可分级的目标跟踪算法研究[D].华中科技大学硕士学位论文,2013.[5]姜明新.智能视频监控中的目标跟踪技术研究[D].大连理工大学硕士学位论文,2013.[6]许晓丽.基于聚类分析的图像分割算法研究[D].哈尔滨工程大学硕士学位论文,2012.[7]何革.基于MeanShift算法的视频目标跟踪研究[D].重庆大学硕士学位论文,2012.[8]覃剑.视频序列中的运动目标检测与跟踪研究[D].重庆大学硕士学位论文,2014.[9]张宇山.进化算法的收敛性与时间复杂度分析的若干研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2013.[10]殷超.常用算法时间复杂度的计算方法[J].科技信息,2011,26(1):118-184.[11]ShioA，SklanskyJ.Segementationofpeopleinmotion[A].IEEEWorkshoponVisualMotion[C].Princeton，NJ，USA:IEEEComputerSociety，1991.325-32.[12]SegenJ，PingaliS·Acamera-basedsystemfortrackingpeopleinreal-time[A].ProceedingsofICPR’96[C].NewYork,USA:[s.n.],1996,63-67.六、指导教师审核意见指导教师签字：年月日七、专业系（教研室）评