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文档简介

基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法研究的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术的发展，目标检测与跟踪技术已成为计算机视觉领域的研究热点。目标检测与跟踪算法在很多应用场景下具有重要的实际意义，如智能监控、自动驾驶、机器人等。目标检测与跟踪算法的核心问题是如何有效地获取目标特征信息，快速准确地定位目标并跟踪目标。目前广泛应用的目标检测与跟踪算法主要包括基于深度学习的算法和基于稀疏表示的算法。基于深度学习的目标检测与跟踪算法具有强大的特征表达能力和准确度，但需要海量的标注数据和高性能的硬件设备。而基于稀疏表示的算法可以在小规模数据集和普通硬件设备上实现目标检测与跟踪，并具有一定的抗干扰能力。因此，本研究将基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法进行研究，探索利用稀疏表示技术来提高目标检测与跟踪算法的性能和鲁棒性。二、研究内容1.分析基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法的理论基础和研究现状；2.研究目标检测与跟踪中的关键技术，如特征提取、目标定位与跟踪、目标分类等；3.基于稀疏表示技术设计目标检测与跟踪算法，探究其性能指标和鲁棒性；4.针对算法的实际应用情景，优化算法的计算效率和实现效果。三、研究目的1.了解目标检测与跟踪算法的发展历程和研究现状；2.探究基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法的理论基础和方法优劣；3.基于稀疏表示技术设计目标检测与跟踪算法，提高算法的性能和鲁棒性；4.积累稀疏表示技术在目标检测与跟踪领域的应用经验。四、研究方法1.资料调研法，查阅相关文献，了解目标检测与跟踪算法的发展及现状；2.实验研究法，采用MATLAB等相关软件平台，编写程序对目标检测与跟踪算法进行模拟实验，评估算法性能指标；3.现场测试法，利用智能监控系统等实际场景进行系统实际效果测试。五、研究方案1.研究内容进度安排：第1-2个月：资料调研，了解目标检测与跟踪算法的基本原理和研究现状；第3-6个月：分析基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法的理论基础和方法优劣，并进行模拟实验进行评价；第7-10个月：设计基于稀疏表示技术的目标检测与跟踪算法，并进行实验测试；第11-12个月：编写结项报告，总结研究成果并对未来研究方向进行展望。2.预期研究成果：（1）对目标检测与跟踪算法及其基本原理和基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法有全面的认识；（2）设计和实现了基于稀疏表示的目标检测与跟踪算法，并对其性能及鲁棒性进行评估和测试；（

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