基于集合分类器的单目标跟踪方法研究的开题报告

基于集合分类器的单目标跟踪方法研究的开题报告一、研究背景和意义：单目标跟踪的目标是从视频序列中连续给出目标的位置信息，而不是像目标检测那样仅给出目标出现的时间。通常情况下，跟踪的目标是人、车或其他物体的运动轨迹。单目标跟踪具有广泛的应用领域，如视频监控、智能交通系统、虚拟现实等等，已经成为近年来计算机视觉领域的热门研究方向之一。在过去几年里，基于集合分类器的单目标跟踪方法已经有了很大的发展，它们通常是将不同特征描述子的分类器结合起来，形成更准确、更可靠的分类器，以实现更好的跟踪效果。基于集合分类器的方法在应对目标漂移、目标遮挡等问题方面具有一定的优势，因而成为单目标跟踪领域的一个热门研究方向。二、研究内容和技术路线：本研究的主要目标是开发一种基于集合分类器的单目标跟踪方法，提高目标跟踪的准确性和稳定性。本研究的具体内容和技术路线如下：1.深入分析现有的集合分类器方法，并对其进行改进和优化，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。2.探索使用多种特征描述子的集合分类器方法，并结合深度学习的方法，提高特征描述子的效果。3.建立实验平台，针对不同场景和数据集进行实验验证，评估方法的性能和优缺点。4.对实验结果进行分析和总结，明确该方法的优势和适用范围，为后续研究提供参考。三、预期成果和贡献：本研究的预期成果和贡献如下：1.开发一种基于集合分类器的单目标跟踪方法，提高目标跟踪的准确性和稳定性。2.尝试使用多种特征描述子的集合分类器方法，并结合深度学习的方法，提高特征描述子的效果。3.针对不同场景和数据集进行实验验证，评估方法的性能和优缺点。4.明确该方法的优势和适用范围，为后续研究提供参考。四、研究步骤和计划：本研究的具体步骤和计划如下：1.前期调研和文献阅读，对单目标跟踪领域的研究进展和现状进行整理和分析。2.研究集合分类器的基本原理和发展趋势，掌握其基本方法和常用技术。3.设计和实现基于集合分类器的单目标跟踪算法，并使用C++等编程语言进行编码实现。4.建立适合实验的数据集和评价指标，进行实验验证和性能分析。5.撰写论文和报告，并根据评审意见进行修正和完善。五、参考文献：[1]Chen,K.,Wang,Q.,&Yang,S.(2018).OnlineMultipleObjectTrackingwithDualMatchingAttentionNetworks.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV)(pp.385-401).[2]Dai,Y.,Zhang,H.,Liu,X.,&Wang,Y.(2019).Gap-AwareMulti-ObjectTracking.InProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.7761-7770).[3]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.770-778).[4]Jung,H.,&Eom,I.(2019).Multi-feature-basedrobustvisualtrackingusingparticlefilter.MultimediaToolsandApplications,78(2),1565-1587.[5]Wang,Y.,Ma,C.,&He,L.(2018).Deep