1. 本选题研究的目的及意义
近年来，目标跟踪技术在视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域得到广泛应用，而长时目标跟踪作为目标跟踪领域中的一个重要分支，旨在解决目标在长时间序列中出现遮挡、消失、尺度变化等复杂情况下如何持续稳定跟踪的问题。
本选题的研究意义在于：
1.推动长时目标跟踪技术的发展:长时目标跟踪面临着目标遮挡、消失、尺度变化等诸多挑战，现有算法在应对这些挑战时仍存在局限性。
本研究将探索如何结合补充学习的优势，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性，从而推动长时目标跟踪技术的发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标跟踪领域经过几十年的发展，已经涌现出大量的跟踪算法，大致可以分为生成式跟踪和判别式跟踪两大类。
早期的跟踪算法多为生成式跟踪，其主要思想是建立目标的表观模型，然后在后续帧中搜索与该模型最匹配的区域作为目标的位置。
然而，生成式跟踪方法容易受到光照变化、遮挡等因素的影响。
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是：针对长时目标跟踪中存在的挑战，研究如何利用补充学习的优势，提高跟踪算法对目标外观变化、遮挡、消失等情况的适应能力，从而提升长时目标跟踪的性能。
1. 主要内容
1.研究长时目标跟踪的难点和挑战:分析长时目标跟踪的特点和难点，包括目标遮挡、消失、尺度变化、背景干扰等问题，以及现有算法在解决这些问题时存在的不足。
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。
1.理论分析阶段:深入研究长时目标跟踪和补充学习的相关理论，分析现有算法的优缺点，以及补充学习在长时目标跟踪中的应用潜力和挑战。
2.算法设计阶段:基于补充学习的原理，设计一种新的长时目标跟踪算法框架，并针对算法中的关键模块进行详细设计，包括目标模型的构建、在线更新策略、补充样本的选择与学习机制、模型自适应与漂移抑制方法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于补充学习的长时目标跟踪算法框架:针对现有长时目标跟踪算法的不足，结合补充学习的优势，提出一种新的算法框架，该框架能够有效应对目标外观变化、遮挡、消失等挑战，提高长时目标跟踪的性能。
2.设计一种高效的补充样本选择与学习策略:针对补充学习中存在的样本选择和学习效率问题，设计一种新的策略，能够高效地从目标的历史轨迹和当前场景中选择合适的补充样本，并进行有效的学习，提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。
3.构建一种对目标变化具有鲁棒性的目标模型:针对目标外观变化、光照变化、遮挡等问题，结合深度学习和传统跟踪算法的优势，构建一种新的目标模型，提高模型对目标变化的鲁棒性。
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.胡鹏,田媚,彭宇行,等.基于特征融合与自适应更新的长时目标跟踪[J].计算机应用,2021,41(10):2934-2942.
2.郑帅,陈钱,王朔中,等.基于深度学习的长时目标跟踪算法综述[J].中国图象图形学报,2020,25(06):1070-1087.
3.王海峰,李健,王沙,等.基于深度学习的单目标跟踪算法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(01):1-17.
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