视频图像中的运动目标跟踪算法研究的任务书任务书一、任务背景现在，随着计算机视觉的不断发展，人们对视频图像处理算法的研究日益增多。其中，运动目标跟踪作为计算机视觉处理的一个重要分支，一直备受关注。现代社会中，监控系统已经广泛应用于各类场合，如交通监控、安防系统、人脸识别等。而其中的关键技术之一就是运动目标跟踪。因此，我们有必要研究视频图像中的运动目标跟踪算法，以满足现代社会的需求。二、任务要求1.调研现有算法。通过对文献的搜集和分析，调研现有的运动目标跟踪算法，掌握前沿的理论知识和技术手段。2.提出新的跟踪算法。在调研现有算法的基础上，分析其不足之处，提出一种更加优秀的运动目标跟踪算法。在算法的思路、步骤、数据流程等方面都需要进行详细的说明。3.实现算法。将提出的算法进行实现，对其进行实验验证。在实验过程中，需要对数据的准备、测试方法等进行详细的说明。4.进行实验分析。通过实验结果，对算法进行评价和分析，总结其优缺点和适用范围。5.撰写实验报告。根据实验过程和结果，撰写一份详细的实验报告，对算法进行全面的论述，指出其创新点和亮点。三、任务分工小组中各成员根据自己的兴趣和擅长领域，分别负责如下任务：任务一：调研现有算法调研现有运动目标跟踪算法，包括基于背景差分、基于模型、基于特征等算法。负责人：XXX任务二：提出新的跟踪算法在现有算法的基础上，提出一种新的运动目标跟踪算法，并进行详细的论述和解释。负责人：XXX任务三：算法实现将提出的算法进行实现，并对其进行测试和优化。负责人：XXX任务四：实验分析对实验结果进行分析和评价，归纳算法的优缺点和适用范围。负责人：XXX任务五：撰写实验报告根据实验过程和结果，撰写一份详细的实验报告，对算法进行全面的论述，指出其创新点和亮点。负责人：XXX四、任务计划第一周：调研现有算法，撰写调研报告第二周：提出新的跟踪算法，撰写算法思路和步骤第三周：算法实现，完成算法的编写和调试第四周：实验分析，对实验结果进行分析和总结第五周：撰写实验报告，集中讨论算法设计和实验结果五、评估方式实验报告和实验成果占总成绩的50%。调研报告和算法实现分别占总成绩的20%和30%。对于小组中的各个任务，按时按质完成任务的得分将计入最终评分。六、参考文献[1]ComaniciuD,RameshV,MeerP.Kernel-basedobjecttracking[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2003,25(5):564-577.[2]JiangH,LingH,HuW,etal.Robustvisualtrackingviastructuredmulti-tasksparselearning[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2014:4313-4320.[3]WangN,LiW,LiX,etal.BeyondShort-termSnippet:VideoRelationDetectionwithSpatio-TemporalReasoning[J].arXivpreprintarXiv:2004.06102,2020.[4]ZhaoT,WangJ,TuW,etal.Real-TimeVisualTrackingUsingSparseAdaptiveCorrelationFilters[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2016,25(4):1684-1695.[5]LinJ,ChenZ,SuH,etal.Fastsupervisedonlinediscriminativetracking[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39(9):1910-1916.