1、被扩大。如果我们要利用目标的形状信息进行匹配则会出现误匹配，对后期的识别造成严重的影响。还有种可能就是即使我们检测出来的目标不包含其阴影，但是也容易将阴影当作个独立的目标检测出来，就会影响到我们后面的处理工作。目前运动目标检测中最经常使用的是背景差分算法，而如何建立个具有广泛适用性的背景模型是该算法的重要任务。目标跟踪中的问题运动目标位姿和形状改变进行目标检测的过程中，目标经常会有方向和位置等变化，由于这些变化般会导致目标发生仿射或是透射变化，因此如果能提取到目标中可以克服上述问题的特征信息，就会对后面的跟踪过程产生重要的影响。目标被部分遮挡无论是目标被背景遮挡还是目标之间相互遮挡，在当前的目标跟踪算法中都是个难题。如果目标发生遮挡，那么我们提取到的目标特征信息就会不全，可能导致后面的跟踪。
2、踪。但是该种方法依赖特征提取的效果，同时对噪声比较敏感。从跟踪方法的角度，目标跟踪可以分为基于滤波理论的目标跟踪方法如卡尔曼滤波器或者粒子滤波器的跟踪基于的目标跟踪算法基于偏微分方程的跟踪算法。其它跟踪算法简介近年来随着对目标跟踪研究的深入，许多学者提出了很多新的有效的方法。本文选出其中比较有代表性的三种方法基于协方差矩阵的跟踪基于压缩感知的目标跟踪。目标跟踪对目标进行长时间的跟踪直是计算机视觉中很难的工作。在跟踪目标的过程中，往往容易丢失跟踪的目标，同时存在目标的方向位姿发生变化或者目标被遮挡等状况。针对这种情况，般需要检测模块的配合，当被跟踪目标被检测到后，跟踪模块才会工作，之后的跟踪过程就不再需要检测模块。不过该方法最大的缺陷是当被跟踪目标存在形状变化或被遮挡时，跟踪容易失败。为了在。
3、矩阵要满足压缩感知理论的条件就可以完全从低维信号重建高维信号。根据稀疏感知理论，我们可以找到个满足条件的稀疏矩阵将原图像特征空间投影到个低维压缩子空间。压缩后子空间基本保留了高维图像空间的重要特征信息。因此我们利用稀疏测量矩阵提取出了目标与背景的特征，这些特征作为后面学习和更新分类器的正负样本的依据，最后利用朴素贝叶斯分类对下帧待测图像进行分类。文章中算法主要过程如下在第帧图像中，先得到所有的正样本目标和负样本背景的图像，然后在不同尺度空间下得到这些样本的样本子集，使用稀疏测量矩阵对所有的样本子集进行降维，最后通过朴素贝叶斯分类器对降维后的特征进行分类训练分成背景和目标两类。在第帧图像中，在上帧得到的目标位置的周围采样个扫描窗口不是整幅图像，使用稀疏测量矩阵对这些窗口进行降维，获取到特征，。
4、行估计。但是当目标运动出视野时，算法的跟踪就会失败。检测模块则是假设每帧都是彼此独立的，同时利用前面得到的目标模型，在每帧图像中搜索和定位出目标的最佳可能区域。协方差目标跟踪协方差矩阵作为目标表示方式，在目标检测和目标分类中取得了较好的实验效果。这种目标表示方式最大的优点是融合图像的很多特征信息，而其特征维数又较少，与目标区域的大小无关，很好地克服了直方图表示的缺陷。实验表明使用协方差矩阵进行跟踪在光照变化被遮挡背景变化下都能得到较好的效果。使用协方差矩阵进行目标跟踪是种高效的算法。协方差矩阵把特征空间中被提取出的多种特征融合到个矩阵当中，从而很大程度地减少了计算量，减少了计算时间。协方差矩阵有多种优点可在低维情况下融合多种特征，可以克服同分布噪声，同时还在定程度上可以抵抗目标的旋转问题。。
5、挥空间。民用方面，目标检测与跟踪在人机交互自助医疗和视频检索等应用中发挥着重要的作用。在人机交互中，其可以跟踪人的肢体的动作并进行实时反馈。医疗方面目标检测提供给医务人员准确的诊断信息，减少了他们的工作量。对目标的运动分析能够帮助我们实现基于内容的视频检测。同时在商业小区安全法律取证等领域目标检测与跟踪也有广泛的应用前景。在交通管理中，目标的跟踪可用在交通事故监视交通流量控制车辆异常行为检测行人行为判定等方面。在工业领域，智能目标检测和跟踪技术在工业机器人中有了广泛的应用。工业机器人可以在恶劣环境中工作而不再需要人，因此很好地改善人们的工作环境，降低劳动危险。此外工业机器人生产能力非常强大，为产品的更新以及效率和质量的保障提供了基础，提升了企业竞争力。工业机器人将人们从繁重而枯燥的工作中解。
6、述状况下进行有效地跟踪，学者们研究了很多有关该方面的算法。最为典型的算法就是和。不过算法同常规算法样，不对目标进行检测，只是对运动的目标进行跟踪，算法无法识别出消失后再出现的目标。是种针对单目标的长时间跟踪算法。结合了目标检测与跟踪算北京印刷学院硕士学位论文法，去试图解决跟踪过程中目标的变形和被遮挡等问题。同时，算法使用种在线学习机制连续地更新跟踪目标的“显著特征点”和目标模型及相关参数，来提高跟踪结果的稳定性和鲁棒性。算法是包括了跟踪检测和学习的跟踪算法，该算法鲁棒性强恢复和学习能力强，但该算法无法应对目标相似的情况。算法的组成包括跟踪模块检测模块学习模块，如下图所示图算法组成图算法的运行过程为首先，假定相邻帧之间目标只发生较小的运动，而且被跟踪的目没有被遮挡，依据这些假设来对目标的运动。
7、失败，无法跟踪到目标进而导致跟踪系统失效。而且，目标在被遮挡时如何得知并停止跟踪目标，重新进入视野后如何再次对其跟踪也是个急需解决的问题。因此，找到种针对目标的遮挡情况的简单而又有效的跟踪算法是个重要的研究课题。目标的突然停止或运动如果场景中出现了突然停止或运动的目标。如何能够快速地识别出这些目标是跟踪的关键，再次跟踪目标时能否对目标进行正确的跟踪也是评估我们的跟踪算法的性能的个重要的指标。国内外研究及发展现状国外在目标检测和跟踪方向的研究相对成熟，其投入研究的时间较早并拥有北京印刷学院硕士学位论文雄厚的资金支持，技术也比较先进。早在上世纪中期，公司已经为美国海军研制开发了自动地形识别跟踪系统。上世纪末，卡耐基梅隆大学麻省理工学院戴维研究中心等机构在美国国防高级研究计划局的资助下，研制了种。
8、频监视与监控系统构目标的三维信息角度，我们可以将目标跟踪方法分为三维跟踪方法和二维跟踪方法。本文研究的是二维目标跟踪方法。本章重点介绍基于匹配的分类和基于跟踪方法二维目标跟踪算法。按照匹配对象的不同，可以将目标跟踪分为四类基于模型的跟踪基于区域的跟踪基于动态轮廓的跟踪和基于特征的跟踪。基于模型的跟踪方法般对刚性目标效果较好，而对非刚性目标则效果较差。该方法需要提前知道所跟踪的目标来获得目标模型及其存在的可能形变来对模型更新，但般很难提前获得这些信息，因此该方法不具有通用性。模型法稳定性比较差，摄像机的小角度变化或目标被遮挡都会造成目标的误检。从表达运动目标的方法，基于模型的跟踪可以分为三种线图法将刚体运动中的目标以直线来近似二维轮廓使用目标的轮廓进行运动分析立体模型利用三维模型来描述目标的。
9、法简介和算法第四章基于的特征检测与匹配算法引言算法简介特征点匹配算法种改进的特征点提纯算法第五章基于的目标跟踪算法单目标跟踪多目标跟踪第六章算法实现与实验前言软件框架设计实验结果与分析第七章总结与展望论文所做的工作总结论文进步的研究方向致谢参考文献读研期间取得成果独创性声明北京印刷学院硕士学位论文第章绪论课题研究的背景和意义目标检测与跟踪在计算机视觉的研究领域中，属于个前沿的研究方向。该方向是多个学科的交叉方向，其主要的内容包括了模式识别人工智能机器学习等多个学科。目标检测与跟踪具有现场监控和自动处理的功能，其监控性能非常有效和稳定，因此在军事民用和工业等领域具有相当广泛的应用。目标检测与跟踪在军事领域中如基地边疆等重要地方有很广泛的应用，在情报侦查无人机导弹的精确制导等方面中也有很好的发。
10、出来，降低了劳动强度，同时节约了人力。当前，目标检测与跟踪系统越来越智能化自动化和通用化。由于检测与跟踪技术有很大的市场空间，因此很多学者都对其进行了广泛而深入的研究。目标的检测与跟踪的工作由机器去替代人变得越来越有必要，这也是未来发展的必然趋势，同时目标的检测与跟踪也面临技术上的挑战。在这样形势下，运动目标提取和跟踪算法的研究有很好的经济意义和重要的社会价值。北京印刷学院硕士学位论文当前面临的问题如何将背景中的运动目标快速而又准确地分割出来直都是目标跟踪领域内的个难题。由于检测的环境不同如光照变化相机抖动目标被遮挡和目标阴影等因素的影响，想要正确地分割出运动的目标就变得更加困难。例如运动目标如果带有阴影，当我们检测目标的时候就有可能将影子当成运动的目标。这样我们提取出来的运动目标的范围就。
11、协方差矩阵在构造时融合了图像的颜色边缘梯度轮廓等多种特征，来组成图像的特征模型，因此这些特征就涵盖了图像中的大部分信息。北京印刷学院硕士学位论文压缩感知目标跟踪香港理工大学的张凯华，在上发表了篇关于压缩感知跟踪的论文。文中首先使用随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，这里的感知矩要求符合压缩感知条件。然后使用朴素贝叶斯分类器对降维后的特征进行特征分类。文中给出的算法不但简单鲁棒强而且速度很快，可以达到帧秒的跟踪速度。压缩感知跟踪算法的般步骤是首先提取图像的特征，再利用朴素贝叶斯分类器对特征分类，最后再学习和更新分类器。其与般方法最大的不同在于对提取的特征采用压缩感知的方法进行特征压缩。压缩感知的思想就是将高维信号使用随机感知矩阵降维到个维信号，而这个维信号保持了高维信号的完整特性。这个随机感。
12、构细节，因此需要用到较多的计算参数，匹配过程中计算量较大。基于区域的跟踪算法先在目标的区域创建模板。再利用区域形状大小或颜色等特征搜索目标模板。这种算法在目标未被遮挡时，可以得到很好的目标，跟踪精度高并且稳定，适合小变形的刚体运动跟踪。但是当出现目标之间交叉时则会出错，而且算法计算量比较大。北京印刷学院硕士学位论文基于动态轮廓的跟踪算法最典型的算法是的活动轮廓模型算法，其对光照不敏感，可以对非刚性物体进行跟踪。但是该方法的难点是初始轮廓的设置和能量收敛的方法，且计算量较大。基于特征匹配的跟踪方法是针对目标的特征进行提取后再跟踪。算法所提取的特征具备平移旋转尺度等不变性。基于特征的跟踪算法对目标的尺度旋转和光照等变化有很好的鲁棒性，即便是目标发生了被遮挡的情况，依然可以对显露出来的目标进行跟。
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