吉林大学优秀研究生毕业论文题目：基于机器学习的目标检测与跟踪算法研究
摘要：本文主要研究基于机器学习的目标检测与跟踪算法，旨在提高计算机视觉领域的图像和视频处理性能。本文采用深度学习技术，结合卷积神经网络和循环神经网络，提出了一种新的目标检测和跟踪算法。该算法具有高检测精度和鲁棒性，同时能够自适应地学习特征和模型参数，有效地解决了传统方法中存在的误判和漏检问题。本文在前人研究成果的基础上，对算法的实现细节进行了优化和完善，并通过实验验证了算法的有效性和可行性。该研究成果对于计算机视觉领域的研究和应用具有重要的意义。
关键词：机器学习；目标检测；跟踪算法；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络
1. 引言
计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，其应用范围广泛，包括图像识别、目标检测和跟踪等。在图像和视频中，目标的存在和运动是不可避免的问题，因此目标检测和跟踪算法的研究具有重要的现实意义。传统的目标检测和跟踪算法主要基于图像处理和特征工程，其检测精度和鲁棒性受到了很大的限制。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测和跟踪算法得到了广泛的应用和研究。
本文主要研究基于机器学习的目标检测与跟踪算法，旨在提高计算机视觉领域的图像和视频处理性能。本文将采用深度学习技术，结合卷积神经网络和循环神经网络，提出了一种新的目标检测和跟踪算法。该算法具有高检测精度和鲁棒性，同时能够自适应地学习特征和模型参数，有效地解决了传统方法中存在的误判和漏检问题。本文将对该算法的实现细节进行优化和完善，并通过实验验证了算法的有效性和可行性。
2. 相关研究
在目标检测方面，传统的基于手工特征的方法存在误判和漏检的问题，而基于深度学习的方法具有高检测精度和鲁棒性，已经得到了广泛的应用。在跟踪方面，传统的基于手工模型的方法存在复杂的特征提取和模型训练问题，而基于深度学习的方法具有自适应的特征学习和模型优化能力，已经得到了广泛的应用。
3. 算法实现
本文采用的基于深度学习的目标检测和跟踪算法主要包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。首先，将输入图像和视频转化为卷积神经网络的输入格式，利用预训练的卷积神经网络模型对图像和视频进行处理，得到特征表示。然后，利用循环神经网络对特征表示进行进一步的学习和优化，从而实现目标检测和跟踪。
4. 实验结果
本文在前人研究成果的基础上，对算法的实现细节进行了优化和完善，并通过实验验证了算法的有效性和可行性。实验结果表明，本文提出的基于机器学习的目标检测和跟踪算法具有较高的检测精度和鲁棒性，能够有效地解决传统方法中存在的误判和漏检问题。在实验中，我们使用了大量的图像和视频数据集，包括公开数据集和实验数据集，进行了多次实验，并得到了较好的实验结果。