人体跟踪理论及算法研究的中期报告本报告对人体跟踪理论及算法的研究进行了中期总结和评估。在研究的初期，我们首先对现有的人体跟踪算法进行了调研和评估，并分析了不同算法的优缺点。在此基础上，我们提出了一种基于深度学习的人体跟踪算法，并进行了初步的实验。根据调研和评估结果，我们发现当前主流的人体跟踪算法主要分为两类：基于外观的算法和基于运动的算法。基于外观的算法主要使用人体的外观特征来进行跟踪，如使用背景减除、人体轮廓提取等方法。这种算法的优点是能够适应不同的场景和光照条件，但缺点是容易受到影子、遮挡等干扰因素的影响，导致跟踪失败。基于运动的算法则主要使用人体的运动特征来进行跟踪，如使用光流法、卡尔曼滤波等方法。这种算法的优点是对光照、影子等干扰因素的鲁棒性较强，但缺点是对于运动速度较快、交叉运动等场景跟踪效果较差。基于以上分析，我们提出了一个基于深度学习的人体跟踪算法。该算法主要使用卷积神经网络来学习人体运动和外观特征，并通过跟踪预测模型来进行预测跟踪。该算法采用多任务学习的方法，同时学习人体运动和外观特征，并使用交叉熵损失函数进行最优化。实验结果显示，该算法的平均准确率和平均重召率都比现有算法高，对于各种场景和光照条件下的人体跟踪任务都能取得优秀的效果。总的来说，本中期报告对人体跟踪领域的研究做了较为系统的梳理和分析，并提出了一种基于深度学习的新型人体跟踪算法。下一步将继续对该算法进行改进和优化，并进行更多的实验验证。