图像目标跟踪算法研究的中期报告.docx

图像目标跟踪算法研究的中期报告 中期报告内容 一、研究背景： 图像目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。它是指在一系列连续的图像帧中，自动识别并跟踪特定物体。图像目标跟踪技术应用广泛，例如车载智能驾驶、监控系统、无人机自主飞行等。 二、研究内容： 本次研究以实时性较强的目标跟踪算法为重点，主要包括以下内容： 1. 对常见的目标跟踪算法进行了分类整理，包括基于颜色模型的方法、基于运动模型的方法、基于特征点的方法、基于神经网络的方法等。 2. 针对当前出现的问题，提出了一种基于多尺度、多特征、多模型融合的目标跟踪算法。该算法结合了多个模型的优势，利用多特征信息进行跟踪，提高了跟踪的准确率，在处理复杂场景时具有更好的适应性。 3. 在提出的算法基础上进行了深入研究和优化，例如对多特征融合方法进行了改进，采用学习的方式进行特征权重的动态调整等，进一步提高了算法的效果。 4. 使用公开数据集进行了实验验证，结果表明提出的算法相比于其他算法，在跟踪准确率和处理速度方面都有明显的优势。 三、研究前景： 目前，图像目标跟踪技术仍存在一些挑战，例如光照变化、背景杂乱、遮挡等问题，未来需要进一步研究和解决这些问题。同时，随着计算机硬件和算法的发展，图像目标跟踪技术将会有更广泛的应用场景。