1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着计算机视觉和人工智能的快速发展，视频目标跟踪技术作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
目标跟踪旨在从视频序列中持续地定位目标，其核心挑战在于如何有效地应对各种复杂场景因素，例如目标遮挡、光照变化、尺度变化、背景干扰等。
传统目标跟踪方法通常依赖于手工设计的特征和模型，难以应对复杂多变的实际场景。
2. 本选题国内外研究状况综述
视频目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个fundamentalandchallengingproblem，多年来一直受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在视频目标跟踪领域取得了一系列重要进展，特别是在粒子滤波目标跟踪算法方面，研究工作主要集中在以下几个方面：
改进粒子滤波算法框架:一些学者提出了改进的粒子滤波算法框架，例如结合群智能算法、多模型融合等方法，以提高算法的跟踪性能。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对视频目标跟踪中存在的挑战，深入研究基于粒子滤波的目标跟踪算法，主要研究内容包括以下几个方面：
1.基于粒子滤波的视频目标跟踪框架:研究经典的粒子滤波算法，包括其基本原理、流程和优缺点，并探讨其在视频目标跟踪中的应用。
2.基于多特征融合的目标表示:研究如何结合颜色、纹理、形状以及深度学习特征等多种特征，构建更有效的目标表示模型，以提高目标描述的discriminativepower，增强算法对目标外观变化的鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段:收集并研读国内外关于视频目标跟踪和粒子滤波算法的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要挑战以及未来发展趋势。
2.算法设计与实现阶段:在深入理解粒子滤波算法原理的基础上，设计并实现基于粒子滤波的视频目标跟踪算法。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.高效的目标表示方法:提出一种结合深度学习特征和传统手工特征的多特征融合方法，以构建更有效的目标表示模型，提高算法对目标外观变化的鲁棒性。
2.自适应的目标运动模型:提出一种自适应的目标运动模型选择策略，根据目标的运动状态自适应地选择合适的运动模型，以更准确地预测目标的运动轨迹，提高算法的跟踪精度。
3.改进的粒子滤波算法:提出一种改进的粒子滤波算法，例如结合自适应粒子重采样策略、多模型融合等方法，以提高算法的跟踪性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭丽杰,刘伟,周妍.基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法[J].计算机工程与应用,2023,59(10):184-190.
[2] 张旭,王宏伟,张文俊,等.融合多特征和改进粒子滤波的红外弱小目标跟踪[J].光学学报,2023,43(09):183-193.
[3] 吕俊,周佳加,陈帅,等.基于改进粒子滤波的多尺度行人跟踪算法[J].光学精密工程,2023,31(06):1638-1648.
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