导读:本文包含了运动目标追踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:目标,自闭症,算法,运动员,效应,蜂群,特征。
运动目标追踪论文文献综述写法
刘晨昕[1]（2019）在《目标的运动特征及身份特征对自闭症儿童视觉动态追踪的影响研究》一文中研究指出自闭症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder,ASD)的发病率在全球范围内逐年攀升,社会各界对于自闭症的关注也越来越多。多项研究表明,自闭症儿童对外界运动刺激存在着视觉加工障碍,而现实生活中存在着大量的动态信息,个体能否对这些动态信息产生正常的觉察并且保持视觉注意,是能否做出合适的行为反应的基础。因此,观测自闭症儿童在视觉运动追踪中的表现,探究自闭症儿童对运动信息加工的特点和规律,尤为重要。相关研究发现,目标刺激的不同会导致结论的不同,自闭症儿童对目标特征有着一定程度的非典型加工。本研究将在前人研究基础之上,从自闭症儿童的视觉动态信息处理方向出发,设计实验探究自闭症儿童对动态信息进行视觉追踪和加工的特点,为其视觉运动追踪领域的研究提供多方面的实证依据,从而对干预策略制定提供研究支撑。本研究选取3-7岁的自闭症儿童共计41名,让他们完成一系列的视觉追踪任务。主要采用自由观看范式,多因素被试内实验设计原则,利用眼动技术采集数据,探究目标刺激的运动特征和身份特征属性对自闭症儿童视觉动态信息追踪的影响。主要包含两个实验内容:实验一让自闭症儿童追踪同一个目标刺激,考察运动速度和运动路径两个因素对自闭症儿童追踪同一目标刺激任务的影响;实验二让自闭症儿童分别完成对社会性目标和非社会性目标的追踪任务,考察目标刺激的身份特征对于自闭症儿童视觉追踪情况的影响。通过对眼动数据的量化处理和SPSS数据统计与分析,得出以下结论:1)自闭症儿童对目标的视觉追踪情况受目标的运动特征影响,表现为随着速度的增大,追踪情况更好;在规则路径的追踪任务中表现更好;2)自闭症儿童对目标的视觉搜索和动态追踪情况,均与目标身份特征属性显着相关,对社会性目标表现出更少的关注,这可能是其社交障碍的原因之一;而且,相比目标的运动特征而言,身份特征对其视觉追踪情况的影响更加显着;3)在真人的视觉动态追踪任务中,自闭症儿童更倾向于关注社会信息更加丰富的面部,说明他们能够觉察人物的面孔,并分配更多地注意于面孔区域。本文的研究结果有助于开展对自闭症儿童的评估,以及进一步制定干预策略。对于动态干预材料的设计,应考虑物体的运动速度和运动方式对自闭症儿童的注意力分配的影响;在有关社交能力干预的环境中,应尽量减少无关刺激物的存在。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-05-01）
安明明[2]（2019）在《视频监控中运动目标追踪方法的研究》一文中研究指出为减轻在视频监控系统中的人力资源投入,现阶段经常把运动目标追踪技术引入到视频监控领域,以达到对目标进行行为分析,进而发现异常行为的目的。近年来,为了解决目标追踪中出现的各种问题,有很多方法不断被提出和改进。但是,目标发生形变、遮挡等现象在目前依然是影响目标追踪的准确率的主要问题。尤其是在多目标追踪的环境下,各个目标间的互相遮挡、粘连的问题对目标追踪问题的研究带来了很大的影响。本文建立了一种基于扩展的卡尔曼滤波器(EKF)的局部分块模型来对目标进行建模。其主要思想是对目标区域提取SIFT特征点,并将提取到的SIFT特征点根据位置信息来进行分块,同时保持分块间的相对位置关系。在匹配过程中通过扩展的卡尔曼滤波算法对下一时刻运动目标的位置进行预测,从而达到减小目标的匹配范围,提高匹配的效率和准确率的目的;通过匹配成功的目标位置来对模型进行反馈和修正,来对目标模型的各个值进行更新,完成目标模型的更新;通过分块间的相对位置关系,来解决目标的遮挡问题,保持目标模型的鲁棒性,同时可以剔除掉相距过远的分块,减小误匹配率。针对背景发生变化的多目标追踪问题,为减小背景对目标匹配带来的影响,使用一种背景减除策略。将背景模型通过相对运动关系进行位置修正,在待匹配的图像帧中将匹配成功的背景区域进行减除,剩下的区域作为目标的待匹配区域与运动目标进行匹配,这样可以大大降低背景对目标的影响,从而提高目标匹配的准确率。使用多假设目标跟踪算法(MHT)来对多目标进行追踪,同时利用分块的特性来解决目标间相互遮挡、粘连的问题。完成匹配后,分别对目标和背景模型进行在线更新,以保证目标和背景模型的有效性。最后通过对单个目标和背景发生变化的多个目标进行追踪实验,实验表明,使用本文的算法可以有效地提高目标追踪的准确性,且能够很好地处理在发生遮挡的情况下的目标追踪问题。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
孙国晓,张力为,Mark,R.Wilson[3]（2018）在《运动目标的视觉追踪:静眼研究进展与前瞻》一文中研究指出视觉注意和眼动追踪是近年来运动心理学研究的热点领域,其中静眼研究是前沿课题。文章首先介绍了静眼的界定和测量、静眼与运动表现的关系、静眼的作用机制、静眼训练等研究进展,指出了存在的问题和下一步的方向;讨论了值得重点关注的3个方向:静眼的机制,静眼与注意控制理论、挑战—威胁认知评价理论、自我控制的力量模型等相关理论的关系,以及静眼在医疗、航空、军事等非运动领域中的研究和应用。动作控制与视觉追踪密不可分,研究静眼问题有助于更深入了解动作发展的规律,帮助运动员高效掌握运动技能,并促进压力条件下的运动表现。运动领域中静眼研究的范式还能够为军事、医学等领域中的静眼研究及应用提供借鉴,有利于拓宽心理学的研究领域。(本文来源于《成都体育学院学报》期刊2018年06期）
吕馨,刘景瑶,魏柳青,张学民[4]（2019）在《目标数量与运动框架旋转角度对不同场认知风格个体多目标追踪表现的影响》一文中研究指出通过改变目标数量、运动框架突变旋转角度探究不同场认知风格被试在多目标追踪任务中的表现。结果发现:(1)在任务难度较低(运动参考框架稳定,目标数量为3和4)和任务难度中等(运动参考框架突变向右旋转20?,目标数量为4)条件下,场独立型被试的多目标追踪表现均显着好于场依存型被试。在任务难度较高(运动框架稳定,目标数量为5以及运动参考框架突变向右旋转40?,目标数量为4)条件下,两组被试差异不显着。表明不同场认知风格被试追踪表现受任务难度影响;(2)随着目标数量由3至5增多,追踪负荷增大使被试的追踪成绩显着下降;(3)相比运动框架稳定,运动框架向右突变旋转20?和40?均显着削弱了被试的追踪表现。旋转角度变化破坏了场景连续性,影响了追踪表现。(本文来源于《心理学报》期刊2019年01期）
单琳娜[5]（2018）在《基于运动目标的图像识别及追踪技术应用研究》一文中研究指出研究了在一定背景下实现对运动目标的识别和追踪,分析与说明了基于运动目标图像识别下的追踪技术系统的功能实现过程。重点论述了图像信号处理单元的实现过程和基本算法,包括图像预处理,图像分割,目标识别与追踪算法,充分考虑系统的实时性,稳定性。通过分析,该系统能完成在一定场景下对运动目标进行追踪,达到预期的效果。(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
徐飞易[6]（2018）在《基于群智能优化算法的运动序列目标追踪》一文中研究指出随着科技的高速发展,人们希望计算机越来越智能,可以模仿人类的各种能力,其中计算机视觉学科就致力于使计算机具有和人类相同的视觉能力。而计算机处理能力的提升以及各类视频图像获取设备的不断更新,使计算机视觉技术有了更广阔的发展空间。目标追踪作为计算机视觉学科中最重要的分支之一,广泛应用于各种领域,例如视频监控,人机交互,医学图像处理,智能交通,基于视觉控制等。目标追踪的过程可以这样形容:给定视频某帧图片中指定对象的初始状态(该状态包括位置和大小等),追踪的目的是分析评价在接下来一帧图像中该目标对象的状态。目标跟踪可定义为已知目标的先验模板信息,在视频序列中连续获取目标运动状态信息(如位置、速度、尺寸等)的过程。因此每一帧视频图片中的目标追踪能建模为一个寻优的问题。群智能优化算法,在过去的数十年中得到了长足的发展。其中以粒子群算法(PSO),差分进化算法(DE)和人工蜂群算法(ABC)为代表的优化算法以其结构简单,参数少,寻优能力强等优点,已经被广泛应用于多个领域且取得优秀的优化结果。本文主要工作在于将群智能优化算法应用于目标追踪中,以取得令人满意的追踪效果,主要工作如下:(1)本文开始先对传统群智能优化算法进行原理的介绍,总结每个算法的优势和不足。同时详细介绍运动序列的目标追踪问题,以及一种优秀的优化建模——结构相似性指数(SSIM),该模型将作为优化算法的适应度函数。根据模型的特点,选择合适的群智能优化算法进行进一步改进。(2)提出一套基于DE算法的目标追踪框架。针对DE收敛速度快,全局搜索能力强的特点,修改迭代公式和初始化方法使其更符合目标追踪问题的要求。提出一种新的更新机制,可以有效补偿追踪过程中产生的误差。通过和其他传统算法的对比,证明该框架可以取得令人满意的追踪效果。(3)针对ABC算法全局搜索能力强,收敛速度慢的特点,对原有迭代公式进行修改,以加快算法的收敛速度和增强局部搜索能力,对侦查蜂部分提出一种全新的机制,该机制增强了原有侦查蜂的全局搜索能力,使整体算法在提升收敛速度的同时,原有的全局搜索能力强的特点也得到保留并提高。最后将改进的算法和目标追踪问题结合,获得满意的效果。本文主要基于智能优化算法来解决运动序列的目标追踪问题,实验证明,群智能优化算法在目标追踪问题中的应用是可行的,效果是令人满意的。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
贾辉,罗秀娟,张羽,兰富洋,刘辉[7]（2018）在《透过散射介质对直线运动目标的全光成像及追踪技术》一文中研究指出光散射是限制光传输以及降低和破坏光学成像性能的主要因素,透过复杂散射介质对运动目标的全光成像是光学领域极具挑战性的技术之一.本文提出一种利用散斑差值自相关透过散射介质对运动目标进行实时追踪的方法.采用赝热光照明,基于光学记忆效应理论,通过对运动目标采集的两帧散斑做差值,然后做自相关运算,计算目标移动的距离,实现对目标的实时追踪,并且利用相位恢复算法进行简单处理就可以重建隐藏目标.对该方法进行了实验验证,成功地对隐藏的运动目标实现了成像与追踪.这种透过散射介质对运动目标的全光成像及实时追踪技术,在生物医学等领域具有重要应用潜力.(本文来源于《物理学报》期刊2018年22期）
田由,姜竣之,阿依拜克·斯力克,张小月,姬化禺[8]（2018）在《运动干预对篮球运动员在多目标追踪任务中的表现和注意分配的影响》一文中研究指出目的:采用多身份追踪与点探测任务相结合的双任务范式,通过实验比较不同运动干预方式对篮球运动员与普通大学生多目标追踪任务的影响及注意分配的差异。方法:被试选取自北京某体育大学,其中国家二级篮球运动员30人、全日制大学生34人,实验设计采用2(实验参与者类别)*3(运动干预方式)*4(点刺激出现位置)的混合实验设计,实验参与者类别与运动干预方式为组间变量,点刺激出现位置为组内变量,因变量为多目标追踪任务正确率的改变值。运动干预为中等强度运动、高强度间歇运动(HIIT)和不干预。结果:(1)实验参与者主效应和运动干预主效应均不显着,点刺激出现位置主效应显着,当点刺激出现在目标物上时,追踪正确率的提高显着优于点刺激不出现时。(2)实验参与者与运动干预表现出交互作用(边缘显着),运动员在高强度间歇运动干预下正确率提高显着优于普通人;对于运动员来说,中等强度运动和高强度间歇运动干预下正确率提高显着好于静息状态,且中等强度运动和高强度间歇运动干预之间差异不显着。(3)运动干预与刺激位置表现出交互作用,当点刺激出现在目标物上时,高强度间歇运动干预和中等强度运动干预相对于静息状态的正确率显着提高,其它情况均不显着。结论:(1)HIIT与中等强度运动对于运动员多目标追踪能力的提高效果一样,而HIIT用时更短(12min<20min);(2)运动干预(HIIT与中强度运动)提高多目标追踪能力的最好方式是使研究参与者的注意集中到目标物上。(本文来源于《第二十一届全国心理学学术会议摘要集》期刊2018-11-02）
胡路明,苏晶,魏柳青,张学民[9]（2018）在《多目标追踪中基于运动信息的分组效应》一文中研究指出本研究旨在探讨运动信息对多目标追踪的影响,具体为考察多目标追踪中是否存在基于运动信息的分组效应,以及不同类型表面特征(颜色和形状)对这一效应的影响。实验1发现多目标追踪中存在基于运动信息的分组效应,并且这一分组效应是自动化的。实验2和实验3分别在不同颜色和不同形状组合条件下考察了基于运动信息的分组效应的稳定性,结果都表明不同表面特征的组合不会干扰基于运动信息的分组效应的形成,但其效应量都因表面特征的出现而缩减。整体而言,多目标追踪中存在基于运动信息的自动化分组效应,并且这一效应是格式塔法则中共同命运律的具体表现,能稳定存在于不同表面特征组合之间。(本文来源于《心理学报》期刊2018年11期）
李杰[10]（2018）在《多目标追踪的机制及在体育运动中的应用》一文中研究指出在日常生活和体育运动中,人经常需要同时持续关注多个运动物体,这一认知过程称为多目标追踪(Multiple Object Tracking,MOT)。多目标追踪涉及人最基本的知觉、注意和工作记忆过程,对其认知机制的研究一直是认知心理学关注的重点,推动了视觉索引、认知资源分配、注意系列转移等多种理论模型的发展。近年来,研究者结合认知神经科学及相关技术对多目标追踪进行深入探索。眼动研究表明,随着追踪任务要求的不同,人的注视点可能聚焦于多个目标形成的虚拟多边形的中心或在单个目标上系列转移。脑成像研究揭示出了多目标追踪涉及的颞叶、额叶和顶叶的脑功能网络,相关的脑电成分可实时反映人当前保持追踪的物体个数。多目标追踪能力对运动员在赛场上的表现具有重要意义,尤其是集体球类运动所必需的认知能力。针对篮球、足球、橄榄球等项目的研究显示,运动员可有效追踪多个运动物体,屏蔽大量无关分心物,并同时准确觉察视野中可能出现的变化。场上负责传球组织的运动员通常具有更强的追踪能力,且追踪能力与传球及场上决策的准确性相关,并可预测球员在赛季中的实际表现。叁维场景多目标追踪训练已被应用于运动训练中,可增进运动员对场上信息的视觉处理能力,提高传球和场上决策的表现。此外,多目标追踪训练也可应用于普通成人、儿童、老年人以及神经发育性疾病患者,以提高注意能力和工作记忆容量。(本文来源于《第十一届全国运动心理学学术会议摘要集（会后版）》期刊2018-08-22）
运动目标追踪论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为减轻在视频监控系统中的人力资源投入,现阶段经常把运动目标追踪技术引入到视频监控领域,以达到对目标进行行为分析,进而发现异常行为的目的。近年来,为了解决目标追踪中出现的各种问题,有很多方法不断被提出和改进。但是,目标发生形变、遮挡等现象在目前依然是影响目标追踪的准确率的主要问题。尤其是在多目标追踪的环境下,各个目标间的互相遮挡、粘连的问题对目标追踪问题的研究带来了很大的影响。本文建立了一种基于扩展的卡尔曼滤波器(EKF)的局部分块模型来对目标进行建模。其主要思想是对目标区域提取SIFT特征点,并将提取到的SIFT特征点根据位置信息来进行分块,同时保持分块间的相对位置关系。在匹配过程中通过扩展的卡尔曼滤波算法对下一时刻运动目标的位置进行预测,从而达到减小目标的匹配范围,提高匹配的效率和准确率的目的;通过匹配成功的目标位置来对模型进行反馈和修正,来对目标模型的各个值进行更新,完成目标模型的更新;通过分块间的相对位置关系,来解决目标的遮挡问题,保持目标模型的鲁棒性,同时可以剔除掉相距过远的分块,减小误匹配率。针对背景发生变化的多目标追踪问题,为减小背景对目标匹配带来的影响,使用一种背景减除策略。将背景模型通过相对运动关系进行位置修正,在待匹配的图像帧中将匹配成功的背景区域进行减除,剩下的区域作为目标的待匹配区域与运动目标进行匹配,这样可以大大降低背景对目标的影响,从而提高目标匹配的准确率。使用多假设目标跟踪算法(MHT)来对多目标进行追踪,同时利用分块的特性来解决目标间相互遮挡、粘连的问题。完成匹配后,分别对目标和背景模型进行在线更新,以保证目标和背景模型的有效性。最后通过对单个目标和背景发生变化的多个目标进行追踪实验,实验表明,使用本文的算法可以有效地提高目标追踪的准确性,且能够很好地处理在发生遮挡的情况下的目标追踪问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动目标追踪论文参考文献
[1].刘晨昕.目标的运动特征及身份特征对自闭症儿童视觉动态追踪的影响研究[D].华中师范大学.2019
[2].安明明.视频监控中运动目标追踪方法的研究[D].华北电力大学.2019
[3].孙国晓,张力为,Mark,R.Wilson.运动目标的视觉追踪:静眼研究进展与前瞻[J].成都体育学院学报.2018
[4].吕馨,刘景瑶,魏柳青,张学民.目标数量与运动框架旋转角度对不同场认知风格个体多目标追踪表现的影响[J].心理学报.2019
[5].单琳娜.基于运动目标的图像识别及追踪技术应用研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2018
[6].徐飞易.基于群智能优化算法的运动序列目标追踪[D].南京邮电大学.2018
[7].贾辉,罗秀娟,张羽,兰富洋,刘辉.透过散射介质对直线运动目标的全光成像及追踪技术[J].物理学报.2018
[8].田由,姜竣之,阿依拜克·斯力克,张小月,姬化禺.运动干预对篮球运动员在多目标追踪任务中的表现和注意分配的影响[C].第二十一届全国心理学学术会议摘要集.2018
[9].胡路明,苏晶,魏柳青,张学民.多目标追踪中基于运动信息的分组效应[J].心理学报.2018
[10].李杰.多目标追踪的机制及在体育运动中的应用[C].第十一届全国运动心理学学术会议摘要集（会后版）.2018