1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....由于没有考虑到匹配效果的好坏，因而可能会使目标跟踪的精度降低。我们可以通过度量模板图像和实时图像的匹配度来确定如何对模板图像进行更新，获得更新后的模板。其更新方法如下,其中和分别是加权系数，是旧的模板图像，是最佳匹配位置对应的实时图像中的子图，是更新后的模板图像。线性组合法根据目标的短时平稳性运动规律和西北工业大学本科毕业设计论文致谢本课题的研究工作是在导师王红梅教授的悉心指导下完成的。王老师渊博的知识严谨的学风和求实的精神给我留下了深刻的印象。在学习科研方面王老师给了我们精心的指导和热情的帮助，并提出了很多宝贵的意见。这必将为我们以后的工作和学习打下良好的基础。在此，我要向辛勤培养我的王老师表示最衷心的感谢!完成毕业设计论文期间，西北工业大学明德学院信息与控制科学系的各位老师都给予了我很大的帮助，在此，向他们表示衷心的感谢!在课题的研究过程中，吴挺张腾两位同学给了我很大的帮助，在此，对他们表示真诚的感谢!在此......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....西北工业大学本科毕业设计论文参考文献王琳视频运动目标跟踪中有关问题的研究西北大学年月代凯乾单目图像序列的目标跟踪算法研究国防科学技术大学研究生院年月宗伟新运动背景下运动目标的跟踪算法研究西安工业大学年月赵瑶运动目标与跟踪算法研究山东大学年月罗军江和平沈振康基于匹配跟踪置信度的自适应像素距离和图像匹配跟踪算法年月高峰雷志勇易娟国外电子元器件基于模板匹配的图像跟踪技术西安工业大学电子信息工程学院年第期王红梅博士后研究报告目标跟踪算法的研究西北工业大学徐加云图像序列中运动目标与跟踪算法的研究南京理工大学年月王宾视频序列中运动的目标检测与跟踪有关问题的研究西北大学年月孙仲康沈振康数字图像处理与其应用北京清华大学出版社年月西北工业大学本科毕业设计论文毕业设计小结设计论在完成之际，特将在设计过程中的做法和得失作以总结。本论文针对运动目标的跟踪问题做了相关工作。在目标检测中，我们研究了几种常用的方法帧差法背景差分法。重点实验验证了帧差法背景差分方法的效果，帧差法基本能完整的检测出目标......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....基本满足我们后面目标跟踪的需要。关于背景差分法效果的问题，主要是因为这种方法要求提取的背景和要搜索的图像背景要完全致，而我们获得的背景的方式决定了不可能获得完全模样的背景图像。因此我们在本论文中就把帧间法作为主要的检测方法。在目标跟踪算法中，重点分别研究了两种常用的搜索方法绝对平衡搜索法和归化互相关搜索法。单独使用算法和算法都不能完全准确跟踪目标，因为图像的背景在不断变换，致使图像中些位置像素的相关性与模板太接近，算法无法判断目标的准确位置，导致目标跟踪丢失。基于这种情况，我们引入了目标轨迹预测算法。轨迹预测算法我们主要研究了常用的两种线性预测和平方预测算法。并将线性预测算法和归化算法结合起来对目标进行重新跟踪。最终全部图像的目标都被准确跟踪到，提高了跟踪进度，而且还大大减少了跟踪算法的搜索时间。这就证明我们研究的这种方法能满足对目标跟踪的准确性和实时性。不足之处是对于运动速度很高的目标和非刚性的运动目标，我们前面的方法就无能为力了......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....可把目标识别模板看成个阶马尔可夫信号。在实际实现中，当前帧的目标识别模板可用前面帧的目标识别模板的线性组合得到，如下所示,.,西北工业大学本科毕业设计论文其中.，。在上式中，通过调整权值的大小，就可改变识别模板变化的灵活性和平稳性，当.时，模板的更新就更侧重于灵活性，但如果图像出现瞬时干扰时，可能影响系统稳定性相反，如果.时，则模板的变化相对稳定，当目标特征变化较快时，模板的更新可能跟不上目标特性的变化。因此，在具体的应用中，应根据不同的实际情况，选择合适的权值，使系统整体性能得到提高。最佳模板替换法这里所说的最佳模板是指在定帧间隔范围内，与目标识别模板匹配最好的目标图像区域。通过调整帧间间隔数也能比较好的调整跟踪系统的灵活性和稳定性。实验证明它既能很好的适应目标的快速变化，又对目标的瞬时遮挡具有较好的抗干扰能力。为了消除最大相关峰位置与目标中心位置存在的误差，下面给出种修正的自适应模板更新方法......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....对抽取的模板图像中心位置和跟踪位置进行修正，并以此位置为下帧模板图像的中心和实际跟踪位置，从输入图像中抽取模板图像，用该模板图像与下帧图像进行相关运算。图模板更新示意图.轨迹预测根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点，利用目标过去的位置信息预测当前位置，然后在预测点周围定范围内进行匹配，这样既能减少计算量，也能排除其它物体对跟踪的影响，保证匹配的可靠性另方面，当目标的背景快速变化视时，这种算法就会失效。同时，由于模板和每幅待匹配图像都有不同的灰度值，所以闭值也会很难选定。并且跟踪时间很长，跟踪张序列图像，用时.秒即.秒每张。归化互相关搜索法归化互相关匹配算法是个经典的匹配算法，它是通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来决定匹配的程度，寻找互相关值最大的搜索窗口的位置作为目标新的位置。互相关定义般有如下的两种形式,西北工业大学本科毕业设计论文......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....因此在互相关的计算过程中，相似性形成以模板的实际位置为中心的平缓峰，往往无法检测到准确的尖峰位置。为了克服这个问题，可以对待匹配图像和模板作边缘处理，这么做是因为当图像中像素点相关时，两副图像的相关性实际是集中在它们的边缘信息上的。归化互相关匹配算法的另个缺点是计算耗时很大，所以可以考虑使用加速算法对其改进，如使用序贯相似度检测算法和金字塔层次算法等，本质上这些算法是通过预测个能在帧的大致位置来减小搜索次数和时间。.归化互相关搜索法实验结果及分析第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧第帧西北工业大学本科毕业设计论文第帧第帧图采用归化互相关匹配算法的跟踪效果图实验结果分析，在第帧时出现跟踪目标丢失，绝对平均搜索算法在帧目标就丢失了。因此可知，采用归算法跟踪较绝对平均搜索算法的跟踪精度更高。跟踪张连续的序列图像，算法.秒，及......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....西北工业大学本科毕业设计论文第四章模板更新与轨迹预测.模板更新简述及策略由于照相机与目标的相对运动,视野中的目标可能出现大小形状姿态等变化,加上外界环境中的各种干扰,以及随着时间推移,所要跟踪的目标和目标所在的场景都发生了变化,这时我们所要跟踪的目标点会发生误差,严重情况下,有可能丢失跟踪目标。为了保证跟踪的稳定性和正确性,需要对模板图像进行自适应更新。模板图像是相关匹配跟踪过程中进行相似性度量的基准,由于视野中的目标可能出现大小形状姿态等变化,为了对所期望的目标进行跟踪,用于对每被跟踪图像进行相关计算的模板图像必须根据相关峰位置的变化进行条件更新。这过程就是不断地根据模板图像与搜索场景图像的相关结果来自适应更新模板图像。由于模板图像是从前帧图像中抽取的,而对应像素距离计算却是用模板图像与下帧图像进行对应像素距离运算,这样得到的最大相关曲面峰值位置即为最佳的匹配位置。由于照相机目标间的相对运动,目标可能出现大小形状姿态等变化,加上外界环境的各种干扰,如噪声遮挡等......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....这样对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法得不到绝对最佳的匹配位置,存在匹配误差是必然的。因此正确的模板图像的更新和修正方法是维持长时间稳定跟踪的关键。模板图像是对应像素距离测度的图像匹配跟踪过程中的基准,考虑到目标区域图像存在变化,模板图像的更新和修正是必要的。模板图像不修正或修正间隔时间过长,将无法适应场景的变化,而模板图像修正过快或修正方法不当也会使匹配误差急剧增加从而引起误配发生,丢失匹配跟踪目标。因此对模板图像进行合理的更新和修正是图像匹配跟踪的关键。选择合适的模板图像更新和修正策略,可以在定程度上克服上述变化对图像匹配跟踪结果的影响。在序列图像匹配跟踪过程中,若单纯地利用当前图像的最佳匹配位置处的图像来作为模板图像进行下帧图像的匹配,则匹配跟踪结果很容易受帧发生突变的西北工业大学本科毕业设计论文图像的影响而偏离正确的匹配位置,从而使误配现象发生。因此,根据对应像素距离测度的图像匹配跟踪算法的特点,可以考虑增加个判别准则......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....根据这个匹配置信度来分不同情况决定如何修改或更新模板图像。如果当前帧图像匹配质量很差,则该帧图像数据不进人模板图像的修正而若当前祯图像匹配质量很好或比较好时,则该帧图像数据进人模板图像的修正。这就是基于滤波与预测的模板图像更新和修正方法,亦即基于匹配跟踪置信度的加权自适应模板图像更新算法。下面给出几种模板更新的策略。中心加权策略我们认为般感兴趣的区域多位于模板图像的中心位置，而且可以假设图像模板的中心部分在帧间变化比较小，因此可以对模板进行中心加权，使模板像素在匹配中的贡献率从模板中心到边缘由大变小，提高匹配对噪声和目标形变的影响，比如可采用如下的加权系数,，式中和是以模板中心为原点的坐标。经过中心位置加权的匹配能提高相关峰的陡峭度，较好地克服目标的小范围畸变，以及目标边缘被部分遮挡的情况。加权生成新模板按照个固定的权值对当前新位置和旧模板加权生成牧业为亿美元， 其中亿美元来自肉牛业，占畜牧业销售总额的，占农产品销售 总额的左右......”。