基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪的开题报告1.研究背景与意义：人体目标跟踪在计算机视觉领域具有广泛的应用，如视频监控、智能交通、虚拟现实、运动分析等等。其中，基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪方法是一种较为常用的方法，其基本思路是在视频中提取目标的特征，将其表示为特征向量，并使用支持向量机对这些特征进行分类，从而实现人体目标的跟踪。该方法具有精度高、鲁棒性强、能够适应不同的场景等优点，在实际应用中具有良好的效果。2.研究内容：本文研究基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪方法。具体研究内容包括：（1）对视频进行预处理，包括帧差法、背景建模等。（2）提取目标的特征，包括梯度直方图、颜色直方图和纹理特征等。（3）使用支持向量机对目标进行分类，以判断目标是否属于人体。（4）实现基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪算法，并对其进行实验。3.研究方法：本文采用的方法包括：（1）梯度直方图提取特征：提取梯度直方图作为目标特征，可以包括梯度大小和梯度方向等信息。（2）支持向量机分类器：选择支持向量机作为分类器，利用其分类能力强、适用性广泛的特点对目标进行分类。（3）实验研究：采用C++语言编写程序，对基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪算法进行实验研究，包括算法的精度、鲁棒性和实时性等方面。4.预期成果：本文预期达到以下成果：（1）研究基于梯度直方图和支持向量机的人体目标跟踪方法，并实现算法。（2）通过实验研究，验证算法的精度、鲁棒性和实时性等方面。（3）总结算法的优缺点，并提出进一步改进的建议。5.研究难点：本文主要的研究难点包括：（1）如何对视频进行预处理，以获取更好的目标特征。（2）如何对梯度直方图的提取和表示进行优化，以提高算法的效果和速度。（3）如何对支持向量机参数的选择和调整进行优化，以提高分类器的性能。6.研究时间安排：本文的研究工作将在5个月内完成，具体时间安排如下：阶段一：文献调研和方法研究（1个月）阶段二：实验数据准备和算法实现（2个月）阶段三：实验结果分析和论文撰写（2个月）7.参考文献：[1]BAYH,TUYTELAARST,VANGOOLL.SURF:SpeededUpRobustFeatures[J].ComputerVision-ECCV2006,2006,3951(1):404-417.[2]DALALN,TRIGGSB.HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection[C].IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2005.[3]VIDALR,GARRETTK,CHENY.RobustPrincipalComponentAnalysisforBackgroundSubtraction[C].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2014.