1. 毕业设计（论文）主要内容：
视觉目标跟踪是计算机领域的一个热点话题，拥有着广泛的应用，如视频监控，人机交互，自动控制系统等。
近年来，虽然有大量的视觉跟踪算法已经取得了很好的跟踪效果，但由于遮挡、尺度变化、旋转、背景混杂、动作模糊等因素的干扰使得设计一个鲁棒的跟踪算法仍是一个充满挑战的任务。
为了解决这些因素的干扰，本论文将利用深度学习和环境自适应的方法，构建一个新颖且鲁棒的跟踪器。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅不少于15篇（其中近5年的外文文献不少于3篇）的相关资料，完成开题报告（设计的目的及意义至少800汉字；基本内容和技术方案至少400汉字）。
（2）研究跟踪算法和深度学习框架，并将跟踪算法用深度学习实现；研究环境自适应的算法，将其融入深度学习框架以提高跟踪效果。
（3）完成毕业设计周志。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 主要参考文献
[1] Y. Li, J. Zhu, and S. C. H. Hoi, “Reliable patch trackers: Robust visual trackingby exploiting reliable patches,” in Proc. Comput. Vis. Pattern Recognit., Jun.2015, pp. 353–361.
[2] K. Zhang, Q. Liu, Y. Wu, and M.-H. Yang. (2015). “Robust visualtracking via convolutional networks.” [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1501.04505
[3] X. Sun, H. Yao, S. Zhang, and D. Li, “Non-rigid object contour tracking viaa novel supervised level set model,” IEEE Trans. Image Process.,vol. 24, no.11, pp. 3386–3399, Nov. 2015.
