人体目标跟踪和表情识别中的若干问题研究的中期报告一、研究背景人体目标跟踪和表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向。在实际应用中，如视频监控、人机交互、虚拟现实等领域，人体目标跟踪和表情识别技术具有重要的应用价值。目前国内外学者已经对人体目标跟踪和表情识别进行了相应研究，但在实际应用中，仍然存在若干问题需要解决。二、研究内容本研究的主要内容是以深度学习为基础，研究人体目标跟踪和表情识别中的若干问题。具体研究内容包括：1.多目标跟踪问题针对多目标跟踪中可能出现的目标交叉、目标重叠等问题，研究基于深度学习的多目标跟踪算法，提高算法的鲁棒性和准确性。2.非刚性目标跟踪问题针对非刚性目标（如人体关节）跟踪的难度较大的问题，研究基于深度学习的非刚性目标跟踪算法，提高算法的鲁棒性和准确性。3.大场景目标跟踪问题针对大场景目标跟踪中可能出现的环境复杂、背景干扰等问题，研究基于深度学习的大场景目标跟踪算法，提高算法的鲁棒性和准确性。4.人脸识别和表情识别问题针对人脸识别和表情识别中可能出现的姿态变化、光照变化、表情变化等问题，研究基于深度学习的人脸识别和表情识别算法，提高算法的准确性和鲁棒性。三、研究进展目前，我们已经完成了基于深度学习的多目标跟踪算法的研究，提出了一种基于卷积神经网络的多目标跟踪算法。该算法使用深度网络提取目标特征，结合霍夫变换和卡尔曼滤波进行目标跟踪。实验结果表明，该算法在多目标跟踪方面具有较好的性能。同时，我们也已经开始了非刚性目标跟踪算法、大场景目标跟踪算法、人脸识别和表情识别算法的研究工作，并取得了一定的进展。我们计划进一步推进研究工作，完成更多的算法研究和实验验证，提高人体目标跟踪和表情识别技术的实用性和可靠性。