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文檔簡介

視頻目標跟蹤方法研究的開題報告一、選題背景目標跟蹤作為計算機視覺領域的一個重要研究方向，已經得到了廣泛的應用，并且在未來的發展中也將占據更為重要的地位。目標跟蹤是指在視頻序列中，跟蹤一個事先確定的目標，在多幀圖像中定位并跟蹤目標位置和大小的變化。隨著近年來深度學習的迅猛發展，基于深度學習的目標跟蹤方法逐漸成為主流，但是這類方法還存在許多問題，如運行效率不高、容易出現漂移等。因此，如何加速和優化深度學習模型的訓練及應用，是目標跟蹤研究的一個熱點和難點。二、選題意義目標跟蹤在很多領域有著廣泛的應用，如智能監控、自動駕駛、虛擬現實等，因此研究目標跟蹤方法對于智能視覺技術的發展具有重要意義。針對目標跟蹤技術目前存在的問題和挑戰，本文提出了一種基于深度學習的目標跟蹤方法，旨在提高目標跟蹤的精度和效率。三、論文主要內容和研究步驟1.目標跟蹤的基本概念和研究現狀首先介紹目標跟蹤的基本概念和研究現狀，包括目標跟蹤的任務定義、評價指標以及目前主流的目標跟蹤方法。2.基于深度學習的目標跟蹤方法研究詳細介紹基于深度學習的目標跟蹤方法的原理和特點，包括基于卷積神經網絡（CNN）的目標跟蹤方法、基于循環神經網絡（RNN）的目標跟蹤方法等。3.目標跟蹤方法的優化研究針對目標跟蹤方法存在的問題進行優化研究，包括加速神經網絡的訓練和推理過程、減少模型的參數數量和計算量等。4.實驗和結果分析設計實驗，對所提出的基于深度學習的目標跟蹤方法進行驗證和評價。對實驗結果進行分析，得出結論并提出進一步的研究方向。四、研究計劃安排1.閱讀相關文獻，對目標跟蹤的基本概念和研究現狀進行了解，完成文獻綜述。（1個月）2.設計實驗并實現所提出的基于深度學習的目標跟蹤方法，對實驗結果進行分析。（3個月）3.根據實驗結果，對方法進行改進和優化，提高目標跟蹤的效果和速度。（2個月）4.編寫畢業論文和答辯準備。（1個月）五、參考文獻1.Y.Wu,JongwooLim,M.Yang：OnlineObjectTracking:ABenchmark，CVPR，2013.2.D.Sironi,E.Mosqueira,S.Savarese,V.Lepetit：MultitaskLearningforLarge-scaleImageRetrievalwithMultipleRegions，ECCV，2018.3.T.Liu,G.Wang,Q.Qiu：Real-timeObjectTrackingwithSparseRepresentation，CVPR，2013.4.S.Zhang,X.Zhao,F.Yang：Real-timeVisualTrackingviaOnlineLearning，ComputerScience，2014.5.J.Choi,K.Lee：VisualTrackingUsingDeepConvolutionalNeuralNetworkswithDa

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