【摘 要】
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视觉运动目标检测与跟踪是计算机视觉学科的一个研究热点，其应用遍布计算机视觉的多个领域，如视频监控三维重建等经过众多学者的努力，视觉运动目标检测与跟踪技术和30年前相比，无
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视觉运动目标检测与跟踪是计算机视觉学科的一个研究热点，其应用遍布计算机视觉的多个领域，如视频监控三维重建等经过众多学者的努力，视觉运动目标检测与跟踪技术和30年前相比，无论是实时性准确性和鲁棒性都有了大幅度的提高然而，由于现实世界的复杂性及人类知识的局限性，目前视觉运动目标检测与跟踪技术还存在诸多难点本文深入研究了视觉运动目标检测与跟踪已有的相关算法，并在此基础上做了新的尝试本文主要做了以下工作：1深入研究了视觉运动目标检测的一些经典算法（高斯混合高斯核密度估计Codebook ViBe和LBP），从理论和实验方面探讨了这些算法各自的优缺点其次，从组合优化理论的角度深入分析了近些年提出的几种比较有代表性的多目标跟踪算法（基于线性规划基于k最短路径和基于广义最小团图），然后以实验分析了这些算法的可行性2采用尺度不变局部三值模式（Scale Invariant Local Ternary Pattern, SILTP）纹理特征并结合VIBE（VIsual Background Extractor）算法进行运动目标检测算法采用视频的第一帧来构建背景模型，在考虑像素时间和空间相关性的基础上，综合采用选择性更新和盲目更新，并采用随机替代的方式来更新背景模型，最后根据SILTP纹理特征的相似性判别方式来区分前景和背景，定性和定量的实验分析表明，该算法具有较好的检测效果，实时性和准确性相对以往算法都有较大的提高3一种分层关联的多目标跟踪算法算法首先利用目标检测器在整个视频上检测目标，得到检测响应；然后利用广义最小团图（Generalized Minimum Clique Graphs,GMCG）在视频片段中对检测响应进行数据关联，得到轨迹片段；最后再在整个视频中对轨迹片段进行关联，得到最终的目标轨迹在公共数据集上的定性和定量测试结果表明，该算法能够有效的对多个目标进行跟踪，具有较强的处理遮挡能力
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