基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究及DirectShow實(shí)現(xiàn)的開題報告

基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究及DirectShow實(shí)現(xiàn)的開題報告一、選題背景及研究意義隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)跟蹤成為了計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要研究方向。目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以應(yīng)用于監(jiān)控、智能交通、無人駕駛、安防等諸多領(lǐng)域。其中，基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法因?yàn)槠鋵?fù)雜背景和目標(biāo)運(yùn)動的適應(yīng)性，在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用前景和研究價值。二、研究內(nèi)容和方案本文將主要研究基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法，并使用DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)算法的實(shí)時視頻處理。具體研究內(nèi)容如下：1.粒子濾波算法的原理和實(shí)現(xiàn)方式2.目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)模型建立方法3.基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)化和改進(jìn)4.DirectShow技術(shù)在實(shí)現(xiàn)基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法中的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)三、研究計劃和進(jìn)度安排本研究計劃周期為6個月，具體進(jìn)度安排如下：第一階段（1個月）：文獻(xiàn)調(diào)研，學(xué)習(xí)DirectShow技術(shù)第二階段（2個月）：研究基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法原理和實(shí)現(xiàn)方式，并在Matlab平臺上進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)第三階段（2個月）：目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)模型建立方法研究，并在Matlab平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)第四階段（1個月）：基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)化和改進(jìn)第五階段（1個月）：使用DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法的實(shí)時視頻處理四、預(yù)期研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究主要預(yù)期的成果為：1.實(shí)現(xiàn)基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法，并使用DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時視頻處理2.研究目標(biāo)跟蹤中的目標(biāo)模型建立方法，并實(shí)現(xiàn)在算法中3.對基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)并驗(yàn)證本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于：1.實(shí)現(xiàn)了基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法，并結(jié)合DirectShow技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時視頻處理2.在目標(biāo)跟蹤中使用了多種方法建立目標(biāo)模型3.對基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了優(yōu)化并驗(yàn)證五、參考文獻(xiàn)1.Li,H.,Shen,C.H.,&Shi,Q.(2013).Real-timevisualtrackingusingcompressivesensing.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,35(4),940-953.2.Chen,C.,Li,S.,Yang,W.,&Zhang,Z.(2016).Robustvisualtrackingviaweaklysupervisedlearning.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,27(8),1752-1764.3.Wang,Z.,Zhang,Z.,&Liu,Y.(2018).Asurveyofrecentadvancesinvisualtracking.FrontiersofComputerScience,12(4),564-577.4.Kim,J.H.,Cho,W.,&Kim,H.J.(2018).Adaptivefeatureselectionforrobustvisualtracking.PatternRecognition,73,33-43.5.Xing,B.,Ai,H.,Lao,S.,&Xu,W.(2016).Ensemblevisualtrackingwithresidualconvolut