运动目标跟踪算法研究综述

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1、第26卷第12期计算机应用研究Vo1．26No．122009年l2月ApplicationResearchofComputersDec．2009运动目标跟踪算法研究综述丰张娟，毛晓波，陈铁军(郑州大学电气工程学院，郑州450001)摘要：将运动目标跟踪问题分解为运动检测和目标跟踪分别加以讨论，分类描述了目标跟踪问题的研究现状、研究方法及常用算法，比较了各种方法的优劣及面临的技术难点问题，并对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。关键词：计算机视觉；运动检测；视觉跟踪；图像序列中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1001—3695(2009)1

2、2—4407—04doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2009．12．002SurveyofmovingobjecttrackingalgorithmZHANGJuan，MACXiao·bo，CHENTie-jun(SchoolofElectricalEngineering，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China)Abstract：Thispaperdividedtheissueofmovingobjecttrackingintomovingdetectionandobjecttrack

3、ingseparately．First，introducedtheresearchstatus，methodsandconnnonalgorithms．Second，bymeansofcomparingtheadvantagesanddisad—vantagesofvariousmethods，discussedthetechnicaldifficultiestheyfaced．Finally，prospectedsomefuturedirectionsofob—jecttrackingmethod．Keywords：computervision；mo

4、vingdetection；visualtracking；imagesequence运动目标跟踪作为一门跨学科的前沿技术，融合了图像处目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在理、模式识别、人工智能、自动控制等多种不同领域的理论知整个监视过程中发生了移动(如平动、旋转或多自由度运动)，识。在军事制导、视觉导航、安全监控、智能交通、视频编码、医被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了疗诊断、气象分析及天文观测等众多领域中有着广阔的应用前目标与摄像机之间复杂的相对运动J。景，跟踪算法的研究具有重要的实际意义和理论价值。1．1静态背

5、景运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时1．1．1背景差分法地找到所感兴趣的运动目标(包括位置、速度及加速度等运动背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；b)依赖于等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实踪的精

6、确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将时找到相匹配的运动目标。围绕这两种思路，产生了大量行之当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断有效的运动检测与跟踪算法。但迄今为止，运动检测与跟踪算此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与法的鲁棒性、准确性和实时性的统一仍是尚未解决好和正在努更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。力追求的目标。1)背景的建模与更新时间平均法是获得背景图像的经典方法，但是这种方法容1运动目标检测易将前景运动目标混入到背景图像当中；也可以通过统计平均对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是

7、实现跟法，即通过对连续图像序列进行统计平均来获得背景图像。例踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景如Kornprobst等人假设背景在图像序列中总是最经常被观图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之测到，提出了一种基于偏微分方程的背景重构和运动分割算间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检法；Elgammal等人利用高斯内核非参数化估计同像素点的测。静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发概率密度，提出了一种无参数的内核密度估计法；齐美彬等生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有人提出了一种新

8、的基于“背景点像素值出现频次最高”假设收稿日期：2009—03·07；修回日期：2009—05