2、研究动机与问题陈述

研究动机与问题陈述

1 研究背景

在当今快速发展的科技时代，计算机视觉技术已经在各个领域取得了显著的进展。从智能交通到医疗影像分析，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用范围日益扩大。然而，随着应用领域的不断拓展，图像分析领域面临着诸多新的挑战。这些问题不仅影响了系统的性能，也在一定程度上限制了技术的发展。

2 研究动机

2.1 技术局限性

当前的图像分析技术在处理复杂场景时仍存在明显的局限性。例如，在视觉跟踪方面，现有的跟踪算法在面对遮挡、光照变化、尺度变化等问题时，往往会出现跟踪失败的情况。此外，物体检测和识别的准确性也有待提高，尤其是在非理想环境下（如低光照、恶劣天气等）。这些技术瓶颈严重影响了计算机视觉系统的实际应用效果。

2.2 社会需求

随着社会对智能化、自动化的需求不断增加，图像分析技术的应用场景也变得更加多样化。例如，自动驾驶车辆需要在复杂的交通环境中实时感知周围物体；安防监控系统则要求能够准确识别异常行为；医疗影像分析更是关乎患者的生命健康。因此，提升图像分析技术的鲁棒性和可靠性，已经成为社会各界的共同期待。

2.3 科学挑战

图像分析领域的许多问题本质上属于多学科交叉的复杂问题。例如，如何有效地处理不完整数据、如何设计高效的特征提取方法、如何实现跨域适应等，都是当前研究的热点和难点。解决这些问题不仅需要深厚的理论基础，还需要创新的思维方式和技术手段。

3 问题陈述

3.1 视觉跟踪中的遮挡问题

遮挡问题是视觉跟踪领域中最常见也是最难解决的问题之一。当目标物体被其他物体部分或完全遮