1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，目标跟踪作为其中一个重要课题，在智能监控、机器人导航、自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用，具有重要的研究意义和应用价值。
目标跟踪是指在视频序列中，给定目标在第一帧中的初始状态（如位置、大小等），自动估计目标在后续帧中的状态，并对其进行持续跟踪的过程。
传统的目标跟踪算法往往依赖于目标的外观特征，如颜色、形状等，但在实际场景中，目标的外观特征很容易受到光照变化、遮挡、背景干扰等因素的影响，导致跟踪效果不佳。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标跟踪一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来，国内外学者在目标跟踪领域取得了丰硕的研究成果，特别是基于核相关滤波的跟踪算法，受到了广泛关注。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在核相关滤波目标跟踪方面展开了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究核相关滤波算法的理论基础，包括相关滤波、循环矩阵、傅里叶变换、核函数等核心概念，分析其优缺点以及在目标跟踪中的应用。
2.研究不同的目标特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、深度特征等，并分析其对跟踪性能的影响，选择合适的特征以提高系统的鲁棒性。
3.设计和实现核相关滤波跟踪器的训练和更新模块，研究不同的训练样本选择策略、模型更新策略等，以提高系统的跟踪精度和稳定性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，系统学习核相关滤波算法的理论基础、发展历程、研究现状以及应用情况，为本研究提供理论指导。
2.算法设计与实现阶段：-深入研究核相关滤波算法的原理，分析其优缺点，并针对其不足之处进行改进和优化，例如，研究不同的核函数对跟踪性能的影响，选择合适的核函数以提升系统的鲁棒性。
-研究不同的目标特征提取方法，例如，颜色特征（颜色直方图、颜色矩）、纹理特征（局部二值模式LBP、方向梯度直方图HOG）等，并分析其对跟踪性能的影响，选择合适的特征以提高系统的鲁棒性。
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.提出一种改进的核相关滤波算法，用于解决传统算法在目标跟踪过程中遇到的问题，例如，目标尺度变化、背景干扰、遮挡等问题。
2.设计一种新的目标特征提取方法，用于提高跟踪系统的鲁棒性和精度。
3.优化跟踪器的训练和更新策略，以提高系统的跟踪效率和稳定性。
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. 张红颖，徐志军，郭雷. 基于时空正则化的鲁棒核相关滤波跟踪[J]. 电子学报，2020，48(11)：2369-2376.
2. 刘峰，程建，王向军，等. 基于改进核相关滤波的红外目标跟踪算法[J]. 红外与激光工程，2020，49(08)：20200627.
3. 王超，梁栋，王强，等. 基于特征融合与模型更新的核相关滤波目标跟踪算法[J]. 控制与决策，2021，36(02)：461-468.
