1. 毕业设计（论文）主要内容：
本系统采用Meanshift算法来实现在静止摄像头下的单个运动目标的跟踪。在系统中，我们用概率密度建立目标的颜色分布模型，用目标模型与候选模型之间的一种代价函数来度量概率密度的相似程度。Meanshift算法是一种在一组数据的概率分布中求解局部极值的稳定方法，通过不断迭代计算Meanshift向量直到代价函数的极值，找到目标的位置，实现运动跟踪。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.必读参考文献撰写格式必须规范；
2.查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）；
3.完成开题报告；
4.Meanshift算法分析和改进；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周论文开题；
第6周—第12周撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
[1]Cheng, Yizong . Mean Shift, Mode Seeking, and Clustering [C]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, August 1995, 17(8): 790–799. [2]Comaniciu, Dorin; Peter Meer . Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis [C]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, May 2002, 24(5): 603–619. [3]Emami, Ebrahim . Online failure detection and correction for CAMShift tracking algorithm[C]. 2013 Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP), 2013.
[4]李培华.序列图像中运动目标跟踪方法[M].科学出版社,2010
[5]李文书，赵悦.数字图像处理算法及应用[M].北京大学出版社,2012
[6]GaryBradski，AdrianKaebler著，于仕琪，刘瑞祯译学习OpenCV[M].清华大学出版社,2009
