【摘 要】
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运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域中非常重要的研究课题之一。本文为了提高动态场景中运动目标检测的实时性、完整性以及跟踪的鲁棒性，对当前主流的运动目标检测与跟踪算法
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运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域中非常重要的研究课题之一。本文为了提高动态场景中运动目标检测的实时性、完整性以及跟踪的鲁棒性，对当前主流的运动目标检测与跟踪算法进行了深入研究并改进，主要工作如下：1．为了提高动态场景中运动目标检测的速度和目标的完整性，提出一种结合中心环绕极值特征(Center Surround Extreams, CenSurE)和时空信息的运动目标检测算法。实验结果表明，该算法能够达到15帧/秒的处理速度，且在保证检测速度的同时还得到了完整的运动目标。基本满足动态场景中运动目标检测的快速性、抗噪性、光照适应性以及目标完整性等指标。2．为了在场景中存在相似颜色和光照变化干扰的情况下实现对目标的持续准确跟踪，提出了局部三值数量(Local Ternary Number, LTN)这一新的局部显著性纹理算子，并将其与色度信息相结合得到一种新的均值漂移跟踪方法。实验结果表明，提出的目标跟踪方法在上述场景中能持续准确地实现目标的定位，提高了基于传统颜色模型的均值漂移跟踪算法的性能。
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