【摘 要】
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提出了一种基于摄像机运动控制的实时运动对象检测与跟踪算法。该算法首先采用非参数核密度估计方法在复杂的动态背景条件下检测运动对象区域：然后由CamShift算法计算跟踪目标
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60602012);上海市教育发展基金会晨光计划项目(2007CG53);上海大学优秀青年教师基金资助项目
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提出了一种基于摄像机运动控制的实时运动对象检测与跟踪算法。该算法首先采用非参数核密度估计方法在复杂的动态背景条件下检测运动对象区域：然后由CamShift算法计算跟踪目标的位置，并采用Kalman滤波预测对象的运动信息来控制摄像机的运动，能够准确地跟踪对象并有效解决了背景中的部分遮挡问题。在SonyRZ25网络摄像机上完成了对象的实时检测与跟踪，对多个室内和室外场景的实验验证了所提出方法的实用性和有效性。
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