1. 毕业设计（论文）主要目标：
论文目标:目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一。
近年来，基于相关滤波的目标跟踪算法层出不穷，但都是基于单一基础样本前提下的，这些算法对快速移动或有遮挡物的情况处理得不够好。
上下文相关滤波是一种能够增加更多背景信息的算法框架，并且速度也较快。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
主要内容:1.了解传统相关滤波[4]类跟踪算法的原理2.理解最新的上下文感知相关滤波跟踪算法（CACF[3]）3.在上下文相关滤波中，添加颜色学习的算法来优化跟踪效果4.在上下文相关滤波中，添加重新检测来重新找回跟丢的目标5.从理论上对上述算法进行改进，并用matlab对设计的改进进行实验，根据实验结果撰写论文。
3. 主要参考文献
指定参考文献:[1]Hongwei Hu,Bo Ma,Member,IEEE,Jianbing Shen Member,IEEE,and Ling Shao,Senior Member,IEEE. “Manifold Regularized Correlation Object Tracking”[2]L Bertinetto,J Valmadre,S Golodetz,O Miksik,PHS Torr.“Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking” [3]Matthias Mueller, Neil Smith, Bernard Ghanem. 'Context-Aware Correlation Filter Tracking.' CVPR (2017 oral)[4]Jo?o F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, Jorge Batista. 'High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters.' TPAMI (2015)
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