基于Cross-bin度量的視覺目標跟蹤算法研究的開題報告

基于Cross-bin度量的視覺目標跟蹤算法研究的開題報告一、研究背景視覺目標跟蹤一直是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點之一，具有廣泛的應用場景，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛、機器人等領(lǐng)域。目標跟蹤算法的效果直接影響應用的實際效果，因此研究一種高效準確的跟蹤算法，具有重要的理論和應用價值。目前，常用的跟蹤算法主要基于模型匹配或者檢測器來進行目標跟蹤。在模型匹配中，通過學習目標的模型，在連續(xù)幀中搜索最相似的位置，并將該位置作為目標的新位置；而在檢測器中，則是先利用物體檢測器對目標進行初始化，并在后續(xù)的幀中進行目標的跟蹤。這兩種方法各有優(yōu)缺點，但是都存在著一些問題，例如對于光照變化、目標遮擋等情況反應不敏感等。二、研究問題在實際場景中，多目標的復雜運動、遮擋等都會對目標跟蹤造成影響，而傳統(tǒng)的跟蹤算法在面對這些情況時表現(xiàn)不佳。因此，本課題將延續(xù)基于Cross-bin度量的目標匹配方法（CVPR2018）的思想，提出一種新的跟蹤算法，具有更好的魯棒性和準確性。三、研究內(nèi)容和方法1.Cross-bin度量方法Cross-bin度量方法是一種新的目標匹配方法，它不但能夠克服光照變化、遮擋等問題，還能夠有效地處理圖像配準問題。該方法通過在特征空間中分成多個小區(qū)域，然后使用不同的度量方式計算相鄰小區(qū)域之間的距離，最終得到一個整體最優(yōu)的特征匹配結(jié)果。2.跨尺度跟蹤算法本課題將基于Cross-bin度量方法，提出一種新的跨尺度跟蹤算法。該算法將分別對不同尺度的圖像塊進行跟蹤，并且在不同尺度之間進行信息傳遞，從而得到更加準確的跟蹤結(jié)果。此外，還將引入目標運動模型等先驗知識，通過融合運動模型和跟蹤結(jié)果，提高跟蹤算法的魯棒性和準確性。3.算法評估本課題將基于公共數(shù)據(jù)集，對提出的跟蹤算法進行評估。具體評估指標包括跟蹤的準確性、魯棒性、計算速度等方面。四、預期成果1.提出一種基于Cross-bin度量的跨尺度跟蹤算法，具有更好的魯棒性和準確性。2.在公共數(shù)據(jù)集上，對新算法進行評估，證明其在各種情況下的有效性和優(yōu)越性。3.發(fā)表學術(shù)論文，掌握目標跟蹤算法革新的方法與思路，為視覺目標跟蹤領(lǐng)域的研究提供新思路和參考。五、研究難點1.跨尺度跟蹤算法的精度和計算速度的平衡。2.目標運動模型的確定和融合方式的選擇，以及如何有效利用先驗信息提高算法的魯棒性。3.如何對跟蹤結(jié)果進行后處理，消除假陽性等干擾。六、參考文獻[1]ZhuW,HuB,LuZ,etal.Cross-bindeconvolutionalnetworkforimageclassification[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:806-814.[2]WuY,LimJ,YangMH.Objecttrackingbenchmark[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2013:1834-1841.[3]WangY,WangH,LuH,etal.Learningattentions:residualattentionalsiamesenetworkforhighperformanceonlinevisualtracking[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:4854-4863.[4]LiF,TianC,ZuoW,etal.LearningSpatiallyRegularizedCorrelationFilterBanksforV