适应于复杂背景的前景检测算法的研究与实现的开题报告

适应于复杂背景的前景检测算法的研究与实现的开题报告一、背景近年来，计算机视觉领域的研究热点之一便是前景检测。前景检测技术是指对于一张图像或者是视频的每一帧图像，分离出其中的前景图像，即与背景有显著差异的物体或者是动态的物体。前景检测技术在视频监控、运动跟踪、智能交通、虚拟现实等众多领域都有着广泛的应用。但是，由于复杂的背景干扰，前景检测技术的准确性和鲁棒性还有待提高。二、研究目的本文旨在研究并实现一种适应于复杂背景的前景检测算法，通过搭建一套前景检测系统，应用于实际场景中并达到良好的效果，提高前景检测技术的准确性和鲁棒性。三、研究内容1.综述前景检测的研究进展，探讨相关算法的优缺点以及适用范围。2.针对目标场景背景复杂的特点，提出一种基于深度学习的前景检测算法，在已有的前景检测算法基础上进行改进，探究其适应背景复杂的能力。3.收集相关数据集，并通过实验验证该算法的性能，分析其在不同场景下的应用效果。4.搭建前景检测系统，将算法应用于实际场景中，测试其效果。5.撰写开题报告和毕业设计论文。四、预期成果1.前景检测算法的改进，提高其在背景复杂的情况下的准确性和鲁棒性。2.实现一套前景检测系统，应用于实际场景中并达到良好的效果。3.撰写学位论文，发表相关专业论文。五、研究方法1.综合研究目前前景检测的研究进展。2.提出基于深度学习的前景检测算法，并提高其准确性和鲁棒性。3.收集相关数据集进行实验验证算法的性能，并分析其在不同场景下的应用效果。4.搭建前景检测系统，将算法应用于实际场景中，测试其效果。5.撰写开题报告和学位论文。六、进度安排第一周：综述前景检测的研究进展，确定研究方向并确定实现方式。第二周：收集相关数据集进行实验验证算法的性能。第三周：对比分析不同场景下算法的表现，并根据结果改进算法。第四周：搭建前景检测系统，并测试其在实际场景中的效果。第五周：完成开题报告并提交。第六周至第十周：实现前景检测算法并收集实验数据。第十一周至第十五周：完成毕业设计论文并提交。七、参考文献1.A.Elgammal,D.Harwood,andL.Davis.Non-parametricmodelforbackgroundsubtraction.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision,pages751-767.Springer,2000.2.Z.Zivkovic.ImprovedadaptiveGaussianmixturemodelforbackgroundsubtraction.InProceedingsoftheInternationalConferenceonPatternRecognition,volume2,pages28-31.IEEE,2004.3.S.Caelles,K.Maninis,J.Pont-Tuset,L.Leal-Taixé,D.Cremers,andL.VanGool.One-shotvideoobjectsegmentation.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,pages221-230.IEEE,2017.4.J.-H.Lim,T.-H.Kim,andS.-J.Kim.Real-timeforeground–backgroundsegmentationusingcodebookmodelwithsizeconstraintf