题目：基于压缩感知与多示例学习的快速目标实时检测与跟踪

  随着计算机科学、人工智能等的发展与普及，运动目标检测与跟踪技术已广泛地应用到民用和军事上，如一些重要场所的视频监控、自主导航、智能交通监控系统、人机交互系统等。近年来，大量研究人员对运动目标检测与跟踪进行了广泛深入的研究，并针对各种应用环境提出了有效的检测与跟踪算法。然而，由于运动目标检测与跟踪系统的应用需求不断提高，故研究具有实时性好、鲁棒性强的快速运动目标实时检测与跟踪算法仍然是计算机视觉领域的研究热点之一。

  本文对快速运动目标实时检测与跟踪系统中的运动目标检测、目标表观建模、目标位姿预测、目标定位算法这四个方面进行深入研究，主要研究工作如下：

(1)  动态背景下的运动目标检测。根据动态背景的实际需求，本文利用运动矢量估计算法并结合图像金字塔模型对视频序列图像中的运动目标估计运动矢量。在此基础上通过形态学滤波的方法提取运动目标的精确轮廓，并计算目标状态，为后续目标跟踪提供奠定了基础。

(2) 复杂环境下快速运动目标的表观建模。本文在分析常规特征提取算法特点以及自适应特征选择意义的基础上，提出了结合压缩感知与在线AdaBoost的自适应运动目标表观建模方法。实验结果验证了该方法的性能，能够有效提取出目标的低维特征。

(3)  快速运动目标的动态行为建模与位姿实时预测。结合快速运动目标的运动特点以及等间隔采样法的不足。本文利用粒子滤波方法对运动目标进行位姿预测，为完成目标跟踪提供数据支持。仿真实验证明，算法在保证准确度的同时获得了较好的实时性能。

(4) 基于在线多示例学习的快速运动目标实时跟踪算法。本文将AdaBoost与在线多示例学习相结合设计跟踪算法。对于复杂环境下的运动目标跟踪，实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和抗噪能力。

最后，完成运动目标检测与跟踪软件系统及界面的开发，并进行了综合实验与验证分析。验证了本课题研究的快速运动目标实时检测与跟踪算法的有效性和可行性。