基于简化Sift与Mean-shift跟踪算法研究的开题报告一、选题背景近年来，计算机视觉在许多应用领域中得到了广泛的应用，而跟踪算法是其中重要的一部分，特别是在视频监控、自动驾驶等领域中。Sift算法是一种常用的特征点提取算法，而Mean-shift算法是一种基于密度的聚类算法，两种算法都在计算机视觉中得到了广泛的应用。本研究旨在探究简化Sift算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，旨在提高跟踪精度和效率。二、研究内容本研究将基于简化Sift算法与Mean-shift算法相结合，设计一种高效、精准的目标跟踪算法。主要研究内容如下：1.深入研究Sift特征点提取算法原理及其优缺点，针对其复杂性进行简化；2.分析Mean-shift算法原理及其在目标跟踪中的应用，探究其应用于Sift算法的可行性；3.设计简化Sift特征点提取算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，并进行实验验证；4.通过实验比较，分析算法的优缺点，探究提高跟踪算法精度和效率的途径。三、研究意义本研究将会大幅度提高计算机视觉中目标跟踪算法的精度和效率，使其能够更加准确地对目标物体进行跟踪。研究成果对视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。四、预期成果本研究预计能够提出一种高效、精准的目标跟踪算法，并通过实验验证证明其优越性。同时，预期能够提出一些提高跟踪算法精度和效率的方法和建议。五、研究方法本研究将采用文献调研、实验验证和数据分析等方法来达到研究目的。具体方法如下：1.文献调研：综合相关领域相关文献，研究目前主流的跟踪算法。重点研究Sift特征点检测算法、Mean-shift算法在目标跟踪中的应用及其优缺点。2.实验验证：设计并开发基于简化Sift特征点提取算法与Mean-shift算法相结合的跟踪算法，并通过数据集实验验证算法的有效性、稳定性和精度。3.数据分析：分析实验结果，比较算法的优缺点，并探究提高算法的精确性和效率的方法和建议。六、研究进度及计划研究计划如下：1.2022年1月-2月：完成文献调研，撰写文献综述；2.2022年2月-3月：设计并开发跟踪算法；3.2022年3月-4月：进行实验验证，收集数据；4.2022年4月-5月：分析数据，撰写研究报告；5.2022年5月-6月：完善研究报告，准备答辩。七、研究团队本研究团队由三名本科生组成，其中两名为计算机科学与技术专业，一名为电子信息工程专业。团队成员分工如下：1.A负责跟踪算法的设计与实现，撰写研究报告；2.B负责数据收集与分析，撰写研究报告；3.C负责文献调研与综述撰写。