1. 本选题研究的目的及意义
运动目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性研究课题，在视频监控、智能交通、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。
近年来，稀疏表示理论作为一种新的信号处理工具，在图像处理、模式识别等领域展现出独特的优势，为运动目标检测提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
运动目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点，多年来，国内外学者提出了许多有效的方法，但仍然面临着许多挑战。
1. 国内研究现状
国内学者在运动目标检测方面取得了一定的成果，特别是在基于深度学习的目标检测方面，例如FasterR-CNN、YOLO等算法在目标检测精度和速度方面都取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.稀疏表示模型构建:研究如何利用稀疏表示理论对运动目标和背景进行建模，构建能够有效表达目标和背景信息的稀疏表示框架。
2.字典学习算法:研究适用于运动目标检测的字典学习算法，构建能够自适应学习场景特征的过完备字典，提高稀疏表示的效率和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法进行。
1.理论分析阶段：深入研究稀疏表示理论、字典学习算法、稀疏系数求解算法等相关理论，分析其在运动目标检测中的应用潜力和挑战，为算法设计提供理论依据。
2.算法设计阶段：根据理论分析结果，设计基于稀疏表示的运动目标检测模型，包括字典学习算法、稀疏系数求解算法、目标检测算法等。
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.提出一种新的基于稀疏表示的运动目标检测模型，能够有效地表达目标和背景信息，提高目标检测的鲁棒性和准确性。
2.研究适用于运动目标检测的字典学习算法，构建能够自适应学习场景特征的过完备字典，提高稀疏表示的效率和鲁棒性。
3.设计高效的稀疏系数求解算法，快速准确地求解目标和背景对应的稀疏系数，提高目标检测的实时性和准确性。
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]邢子文,王龙,郭宝龙.基于深度学习的运动目标检测技术综述[J].电视技术,2022,46(10):1-9.
[2]刘海涛,王春平,李丽丽,等.基于改进视觉显著性和稀疏表示的运动目标检测[J].电子学报,2017,45(03):719-726.
[3]张春,陈杰,童健,等.基于在线字典学习和稀疏表示的运动目标检测[J].自动化学报,2015,41(06):1103-1114.
