运动目标识别跟踪方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究目的及意义

运动目标识别与跟踪技术属于计算机视觉领域，其涉及到了机器视觉，图像处理，模式识别等技术。随着时代的不断发展，运动目标的识别和跟踪应用也变得越来越广泛，在现实生活中，可以将该技术运用于交通监控、行人跟踪、汽车自动驾驶等领域，如在交通监控中，系统通过安放在隧道中的摄像头，可以对在隧道中行驶的车辆进行识别和跟踪，据此可以分析出车流量，甚至是车辆具体信息，供办案人员使用；而在军事领域，更可以将其运用于导弹制导，地面防空等方面，在地面防空系统中，通过对空中运动目标的识别与跟踪，可以向指挥中心提供相关空中目标的具体位置，方便指挥中心做出决策，实施空中打击。此外，相比于之前的使用人工对运动目标进行识别跟踪，计算机能有效解决其存在的诸如体能有限，无法时刻保持专注观察等问题。因此，对优秀的运动目标识别跟踪方法的研究成为了一个十分重要的课题。

1.2研究现状

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标

本项目旨在通过adaboost、lsvm等分类算法及lsh(localsensitivehistogram)、tld(tracking-learning-detection)等跟踪算法构建一个原型系统，其可以对视频序列中的运动目标进行正确识别和跟踪。

3. 研究计划与安排

第1—2周：查阅相关文献资料，明确解决方案，完成开题报告。

第3－4周：对相关图像数据进行收集处理，对opencv进行学习，掌握常用api。

第5－9周：完成分类器及跟踪算法的实现，对相关算法不足做出改进。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]he,shengfeng,etal."visualtrackingvialocalitysensitivehistograms."proceedingsoftheieeeconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2013.

[2]kalal,zdenek,krystianmikolajczyk,andjirimatas.

"tracking-learning-detection."patternanalysisandmachineintelligence,ieeetransactionson34.7(2012):1409-1422.