1. 本选题研究的目的及意义
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定位目标的位置。
目标跟踪技术在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域有着广泛的应用前景，因此对其进行深入研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
本选题研究的目的在于：
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，深度学习技术的快速发展为目标跟踪算法带来了新的突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题将针对孪生网络在目标跟踪中的应用展开研究，旨在设计一种高效且鲁棒的基于孪生网络的目标跟踪算法。
主要研究内容包括：
1.孪生网络模型研究:分析现有孪生网络结构，研究其在目标跟踪任务中的优缺点，为算法设计提供理论基础。
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。
首先，对目标跟踪算法和孪生网络模型进行深入的理论分析，研究其基本原理、优缺点以及最新研究进展。
在此基础上，设计基于孪生网络的目标跟踪算法框架，包括目标特征提取模块、相似度计算模块、目标定位与跟踪模块等。
5. 研究的创新点
1.提出一种改进的孪生网络结构，以提高目标特征的表达能力和跟踪算法的鲁棒性。
2.设计一种新的相似度度量方法，以提高目标定位的准确性和算法的跟踪效率。
3.结合目标状态预测机制，优化目标跟踪策略，以提高算法的长期跟踪性能。
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.梁华,陈超,孙立峰,等.基于深度学习的目标跟踪算法综述[J].电子学报,2021,49(10):2120-2137.
2.王立君,刘颖,王沙,等.基于深度学习的目标跟踪研究综述[J].模式识别与人工智能,2020,33(11):1017-1032.
3.李波,李翔,杨帆.基于深度学习的目标跟踪算法研究综述[J].计算机工程与应用,2020,56(13):1-14.
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