视频对象检测与跟踪算法研究开题报告文档格式.docx
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一、选题的目的意义
近些年来，数字视频技术发展日新月异，在人们的日常生活中占据了很大地位，在军事、医疗、教育、公安等各个专业领域也起到了重要作用。
视频对象检测和跟踪的相关研究便是数字视频技术的一个分支，在智能监控、人机交互、身份识别等方面具有广泛的应用前景和商业价值。
数字视频在经过对象分割处理后，分离为前景和背景。
对象检测仅对前景进行检测，减少了算法所需的工作量，在检测到对象之后，在后续帧中能对该对象的位置进行跟踪定位。
视频对象检测和跟踪的研究从上世纪便已经开始，得益于近二十年计算机技术和信号处理技术的发展，研究变得日益成熟，但依旧面临很多问题。
由于视频及图像数据包涵丰富的时空信息，计算机仅能计算图像颜色、纹理、运动等底层视觉特征，对图像分割带来很大困难。
在对象跟踪中，视频中环境的光照、遮挡物、复杂背景和快速目标运动的处理都是研究的难点。
本次将对几种视频分割和对象跟踪的算法进行研究，分析其优缺点。
并对算法进行改良和综合，找到应用效果更优良的算法。
二、国内外研究综述
近些年由于智能监控系统、人机交互等领域的发展，视频对象检测与跟踪的课题成为了一大热点，受到很多科研人士的重视。
国内外都有很多专注研究视频对象检测算法的机构，国内如清华大学、南京理工大学、中国科学院自动化研究所；
国外如美国麻省理工学院（MIT）的媒体实验室和人工智能实验室，卡内基梅隆大学（CMU）的人机交互学院，Illinois大学的Backman研究所等。
视频对象检测与跟踪算法也是众多国内外学术会议所讨论的主题，IEEE的FG（InternationalConferenceonAutomaticFaceandGestureRecognition）、ICPR（InternationalConferencePatternRecognition）、CVPR（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）这些国际会议上，每年都会发表视频对象检测的相关论文。
视频对象检测与跟踪是将视频分解为视频帧，在每帧的图像中进行对象检测及跟踪。
可用对象分割技术将图像的分离为前景和背景，再对前景进行对象检测。
现在实用的视频对象分割方法有：
基于变化检测的分割、基于运动的分割、基于背景建模的分割、基于时空融合的分割、基于跟踪的分割。
主要的跟踪算法有：
基于均值漂移的方法、基于Kalman滤波器的方法、基于遗传算法的方法、基于MontoCarlo的方法以及多假设跟踪的方法。
目前的视频分割技术并不能对所有视频都进行一致分割，具有一定的局限性。
根据不同的视频流，不用的压缩率，要选择不同的算法进行分割。
对象检测和跟踪的算法也因为客观因素存在各种优缺点。
三、毕业设计（论文）所用的方法
视频对象分割的算法研究
对象跟踪的算法研究
用matlab进行仿真
对对象分割和跟踪算法改良
四、主要参考文献与资料获得情况
[1]邢延超，皇甫伟数字视频处理原理及DSP实现电子工业出版社2011年12月
[2]毛燕芬;
施鹏飞;
;
基于对象的视频分割研究[A];
信号与信息处理技术——第一届信号与信息处理联合学术会议论文集[C];
2002年
[3]王琳视频运动目标跟踪中有关问题的研究西北大学2006年5月
[4]赵瑶运动目标与跟踪算法研究山东大学2008年5月
[5]张德丰MATLAB数字图像处理机械工业出版社2009年
[6]HaiFengSang;
ChaoXu;
DanYangWu;
JingHuang.ResearchontheReal-TimeMultipleFaceDetection,TrackingandRecognitionBasedonVideo.Huang.MechanicsandMaterials2013.08p.442
[7]Huang,K.SandTrivedi,M.M.Robustreal-timedetection,tracking,andposeestimationoffacesinvideostreams.Proceedingsofthe17thInternationalConferenceonPatternRecognition,2004.p.965-968
[8]Dhanani,Suhel,Parker,Michael.DigitalVideoProcessingforEngineers:
AFoundationforEmbeddedSystemsDesign.2012.09
[9]Neri,A.Automaticmovingobjectandbackgroundseparation.SignalProcessing1998.04p.219-232
[10]AdrianKaehler;
Dr.GaryRostBradski.LearningOpenCV2008
[11]Xing,Junliang;
Ai,Haizhou;
Lao,Shihong.Hierarchicalvideoobjectsegmentation.TheFirstAsianConferenceonPatternRecognition,2011p.67-71
[12]Wilson,William;
Birkin,Phil;
Aickelin,Uwe.Themotiftrackingalgorithm.nternationalJournalofAutomationandComputing2008.01p.32-44
五、指导教师审批意见
签字：
年月日
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