1. 本选题研究的目的及意义
视频目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是在视频序列中持续地定位和跟踪目标对象。
该技术在智能监控、人机交互、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
近年来，粒子滤波作为一种强大的贝叶斯滤波方法，在处理非线性、非高斯系统方面展现出独特的优势，被广泛应用于视频目标跟踪领域。
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的一个重要课题，近年来取得了显著进展。
现有的跟踪算法可以分为生成式模型和判别式模型两大类。
生成式模型通过构建目标模型来搜索与模型最相似的区域，典型算法包括基于均值漂移、基于粒子滤波等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于粒子滤波的视频目标跟踪算法，具体研究内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.粒子滤波算法研究：深入研究粒子滤波算法的基本原理、算法流程以及常用改进策略，为后续算法设计奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解粒子滤波算法、视频目标跟踪等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：根据研究目标，选择合适的粒子滤波算法，设计目标运动模型和观测模型，构建完整的目标跟踪框架。
并利用MATLAB、Python等编程工具进行算法实现和仿真实验。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的粒子滤波算法：针对传统粒子滤波算法存在的不足，例如粒子退化、计算复杂度高等问题，提出一种改进的粒子滤波算法，以提高算法的跟踪性能。
2.融合多特征信息：为了提高算法对目标的表达能力，将多种特征信息（如颜色、纹理、形状等）进行融合，构建更鲁棒的目标模型。
3.设计高效的目标运动模型：针对不同的应用场景，设计合理的目标运动模型，以提高算法的跟踪精度和效率。
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] 刘 伟, 马 雷, 李 刚, 等. 基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(11): 3401-3406.
[2] 张 弛, 刘 斌, 刘 峰, 等. 基于改进粒子滤波的运动目标跟踪算法[J]. 系统仿真学报, 2021, 33(12): 2675-2686.
[3] 肖 鹏, 郑 伟, 王 伟. 基于改进粒子滤波的无人机视频目标跟踪算法研究[J]. 电子测量技术, 2021, 44(17): 150-155.
