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1、武汉理工大学毕业设计(论文)武汉理工大学本科生毕业设计（论文）局部CamShift跟踪算法学院（系）：理学院专业班级：信计0703学生姓名：刘毅指导教师：楚杨杰武汉理工大学毕业设计(论文)学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，
2、允许论文被查阅和借阅。本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日武汉理工大学毕业设计(论文)毕业设计(论文)任务书学生姓名：刘毅专业班级：信息与计算科学0703班指导教师：楚杨杰工作单位：武汉理工大学理学院设计(论文)题目：跟踪算法的研究设计（论文）主要内容：该论文在国内外现有的跟踪算法研究基础之上，深入讨论目前的主流跟踪算法Mean-Shift跟踪算法
3、，并且讨论Mean-shift的本质原理以及应用到目标跟踪的应用方法，并同时讨论了Mean-shift算法的改进算法Camshift。在编程分析算法的跟踪优缺点以后，提出自己创建的算法：局部Camshift算法，最后，应用大量实践视频来做跟踪，分析跟踪效果。要求完成的主要任务:1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于5篇，完成开题报告；2、深入理解Mean-shift算法原理机制，了解Mean-shift的算法本质；3、理解Mean-shift算法用作跟踪的原理，并且掌握Camshift跟踪算法最后再加以改进；4、完成不少于20000英文(5000汉字)的英文
4、文献翻译；5、完成不少于12000字的毕业设计论文.必读参考资料：[1]K.FukunagaandL.D.Hostetler,"TheEstimationoftheGradientofaDensityFunction,withApplicationsinPatternRecognition"IEEETrans.InformationTheory,vol.21,pp.32-40,1975.[2]D.ComaniciuandP.Meer,“MeanShift:ARobustApproachTowardFeatureSpaceAnalysis,”IEEETrans.Patte
5、rnAnalysisandMachineIntelligence,vol.24,no.5,pp.603-619,May2002.[3]D.Comaniciu,V.Ramesh,andP.Meer"Real-TimeTrackingofNon-RigidObjectsUsingMeanShift"ProcEighthInt'lConf.ComputerVision,vol,21,pp.331-337,1996[4]G.R.Bradski,"ComputerVisionFaceTrackingasaComponentofaPerceptualUserInterface,"P
6、roc.IEEEWorkshopApplicationsofComputerVision,pp.214-219,Oct.1998武汉理工大学毕业设计(论文)指导教师签名：系主任签名：院长签名(章)武汉理工大学本科学生毕业设计（论文）开题报告1、目的及意义（含国内外的研究现状分析）实时跟踪算法一直在很多计算机视觉领域里是个难题，例如在监控系统，感知用户界面，基于目标的视频压缩算法，汽车驾驶辅助系统等等尖端领域里，都是一个没有被解决的难题。传统的视觉跟踪器可以分为两大派别，一种是目标的建模以及定位，是处理目标的现状和变化一种由下至上的过程。另一种滤波和数据关联度是一个处理目
7、标动态变化，先验学习的由上至下的过程。当噪声向量是属于高斯分布，最好的方法是用卡尔曼滤波法但是，从本论文的研究现状的讨论中，可以知道卡尔曼滤波是一种把大多数情况进行理想化的粗糙办法，实用性并不强。论文中罗列了一系列方法都是国内外目前比较先进的办法。但是这些方法，都是属于上面两大派别的其中一种，无一例外。2、基本内容和技术方案本文在目前国内外做跟踪算法的研究基础之上，介绍了国内外的跟踪算法研究现状，并且详细地讨论了国内外跟踪算法领域里十分有名的算法：Mean-shift算法。在第二章节中，本文详细讨论了Mean-shift算法原理，深入解析
