基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法的开题报告一、选题意义目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支，近年来发展迅速。它涉及到目标检测、跟踪的整个过程，是实现自主导航、视频监控等领域的关键技术之一。然而，由于多种因素的影响，如目标形变、背景复杂多变等，传统的目标跟踪方法往往存在着一定的局限性，不能完全满足实际应用需求。因此，基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法应运而生。该方法能够在目标发生形变的情况下，仍然可以保持较高的跟踪准确度，可广泛应用于自主导航、物体识别、人脸跟踪等领域。二、相关研究现状对于目标跟踪问题，传统的方法主要包括了分割、统计和特征等几类。其中分割方法主要利用形状变化来跟踪目标；统计方法主要利用目标像素的位置和灰度等统计规律，来确定目标的位置。而基于特征的方法，则主要从图像的特征出发，提取各种特征信息来描述目标，通过跟踪这些信息来实现目标跟踪。近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的基于深度学习的目标跟踪方法被提出。其主要优势在于，能够自动地进行特征提取、特征选择和目标识别等工作，使跟踪准确度大大提升。三、研究内容及方法本课题旨在基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法，主要研究内容包括以下几个方面：（1）目标检测与跟踪：对于一张给定的图片，需要利用深度学习技术快速、准确地检测出目标，然后针对该目标进行跟踪。（2）最大池图匹配：利用最大池图匹配算法来对目标进行特征描述，提高跟踪的精确度和鲁棒性。（3）目标形变：考虑到目标形变的情况，需要针对形变情况进行调整和处理，使跟踪能够在目标发生形变的情况下仍能够保持准确度。（4）系统实现：通过对上述方法的实现和优化，构建完整的形变目标跟踪系统。针对该系统的性能和准确度进行分析和评估，为相应领域的实际应用提供技术保障。四、预期成果本课题拟通过对形变目标跟踪技术的研究，设计并实现了基于最大池图匹配的形变目标跟踪方法及其系统。预期可以达到以下几点成果：（1）形变目标跟踪精度得到提高。（2）形变目标跟踪的鲁棒性得到增强。（3）使系统具备良好的扩展性和灵活性。（4）为实际应用提供一种高效、准确的跟踪技术。（5）为相关领域的深度学习算法研究提供参考和借鉴。五、参考文献[1]SaadM,TakruriM,BouachaA,etal.Acomparativereviewofobjectdetectionapproaches:Towardconvergenceinoverheadandstreet-levelimagery[J].JournalofAppliedRemoteSensing,2015,9(1):096017.[2]LiY,LingH.Visualtrackingwithscatteredmultipleprototypes[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2013:983-990.[3]HareS,SaffariA,TorrPHS.Struck:Structuredoutputtrackingwithkernels[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2011:263-270.[4]YangZ,HuaYangM,XingmingWu.Robustvisualtrackingviadiscriminativemulti-tasksparsecoding[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2012:862-869.[5]LiangW,LuH,YangL.Detectingandtrackingmovingobjectsforsmartvideosurveillancesystems[J].IEEETransactionsonCybernetics,2015,45(2):219-232.