视频运动跟踪技术
AE运动跟踪技巧 将特效精准应用于运动物体
AE运动跟踪技巧：将特效精准应用于运动物体在使用Adobe After Effects（AE）软件制作特效时，将特效精准应用于运动物体是非常重要的。
运动跟踪技术可以帮助我们实现这一目标。
本文将向您介绍AE中的运动跟踪技巧，帮助您更好地应用特效。
首先，我们需要选择一个恰当的视频片段，其中包含我们希望应用特效的运动物体。
运动物体应该具有明显的轮廓，以便AE可以准确地跟踪其运动。
在AE软件中打开视频文件后，选择“窗口”> “跟踪器”以打开跟踪器窗口。
接下来，在跟踪器窗口中，您需要选择要跟踪的特定运动物体。
您可以使用矩形或椭圆形工具在视频中创建一个跟踪区域，以定义物体的轮廓。
确保跟踪区域能够完整包围住运动物体，并且不要跨越背景。
现在，点击“跟踪”按钮以启动自动跟踪过程。
AE会自动分析视频中运动物体的移动，并为您创建一个跟踪路径。
该路径将被应用于特效，使其与运动物体同步。
在跟踪器窗口中，您将看到一个所谓的跟踪数据图表。
这个图表显示了AE对运动物体的跟踪精度。
您可以根据跟踪精度的高低调整跟踪设置。
例如，您可以增加特征点的数量以提高精度，或者减少特征点以加快跟踪速度。
调整这些设置可能需要一些尝试和调整，以达到最佳结果。
当跟踪过程完成后，您可以关闭跟踪器窗口，并在AE主界面上选择要应用特效的图层。
然后，选择“效果”> “跟踪”> “特效控制器”，将特效应用到图层上。
在特效控制器中，您会看到一个跟踪路径选项。
通过选择该选项并从下拉菜单中选择之前创建的跟踪路径，特效将与运动物体同步。
您可以根据需要进行微调，以确保特效与运动物体完美契合。
如果您希望特效在整个视频中都保持精确应用，可以使用关键帧。
选择特效图层并打开“关键帧”面板。
然后，选择特效属性并在时间轴上创建关键帧。
通过添加关键帧，您可以控制特效的起始和结束点，使其准确应用于整个视频。
运动跟踪技巧的一个重要方面是与其他元素进行融合。
例如，您可以添加3D立体特效、模糊或光影效果等，以增强特效的逼真度。
AE运动跟踪教程：实现图像与视频的精准对齐
AE运动跟踪教程：实现图像与视频的精准对齐AE运动跟踪是一种常用于影视后期制作和视觉特效的技术，它可以精确地将图像或视频中的元素与现实世界中的实际运动进行对齐。
运动跟踪可以用于各种目的，例如在一个静止的场景中添加虚拟元素，或者在一个动态的场景中添加特效。
本文将介绍AE运动跟踪的基本原理和具体步骤，并给出一些实现图像与视频精准对齐的技巧。
1.原理AE运动跟踪的基本原理是利用计算机视觉技术从视频或图像中提取出元素的运动信息，然后将这些信息应用到其他图像或视频中的元素上。
具体来说，运动跟踪可以分为两个步骤：特征提取和匹配。
2.特征提取特征提取是指从图像或视频中找到一些具有唯一性和稳定性的关键点或特征，例如角点、边缘或纹理等。
这些特征点可以用于描述物体或场景的运动信息。
在AE中，可以使用内置的运动跟踪工具或第三方插件（如Mocha）来提取特征点。
3.匹配匹配是指将特征点从一个图像或视频匹配到另一个图像或视频中。
匹配的目标是找到两个图像或视频中对应的特征点，以获得它们之间的运动信息。
在AE中，可以使用运动跟踪工具将特征点进行匹配，并生成一个运动轨迹。
4.步骤下面是使用AE运动跟踪实现图像与视频精准对齐的具体步骤：第一步：导入素材将需要进行运动跟踪的图像或视频素材导入到AE中，创建一个新的合成。
第二步：选择运动跟踪工具在AE的工具栏中选择适合的运动跟踪工具，例如可以选择"运动"或"Mocha AE"。
这两个工具在AE中都有内置的安装选项。
第三步：选择目标图层在AE中选择需要进行运动跟踪的图层，并将其作为目标图层。
第四步：特征提取使用选定的运动跟踪工具对目标图层进行特征提取，提取出图像或视频中的特征点。
第五步：设置跟踪区域对特征点进行细化和筛选后，设置一个跟踪区域，该区域将包含需要跟踪的点集合。
这个区域应该尽可能地覆盖目标图层中的运动。
第六步：开始运动跟踪点击运动跟踪工具上的“跟踪”按钮，开始将特征点的运动信息转化为运动轨迹。
运动目标跟踪
运动目标跟踪运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，例如视频监控、交通监控、自动驾驶等。
运动目标跟踪的目标是识别和跟踪视频中的感兴趣目标，并在目标移动、形状变化、遮挡等复杂场景下保持准确的跟踪。
跟踪的过程一般包括目标检测、目标定位和目标跟踪三个步骤。
首先，目标检测是从视频中检测出所有可能的目标区域。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法可以快速准确地检测出目标区域，并生成候选框。
然后，目标定位是确定目标在当前帧中的准确位置。
目标定位一般采用基于特征的方法，通过计算目标候选框与目标模板之间的相似度来确定目标的位置。
常用的目标定位算法包括颜色直方图、HOG特征等。
这些算法可以通过算法模型进行目标定位，并快速准确地输出目标的位置。
最后，目标跟踪是在视频序列中持续追踪目标，并在目标发生变化或遮挡时进行目标重新定位和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括基于粒子滤波器的跟踪算法、卡尔曼滤波器跟踪算法等。
这些算法可以利用目标模型和观测模型进行目标跟踪，并实时更新目标的位置和状态。
运动目标跟踪的关键技术包括目标检测和定位、目标跟踪和状态估计、特征提取和匹配等。
当前，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的运动目标跟踪方法已经取得了很大的突破。
这些方法可以通过大规模的数据训练模型，实现更加准确和鲁棒的目标跟踪效果。
总之，运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，并且随着深度学习技术的发展，其性能和效果正在不断提高。
将来，运动目标跟踪技术有望在各个领域得到更广泛的应用。
AE摄像机捕捉和运动跟踪技巧分享
AE摄像机捕捉和运动跟踪技巧分享Adobe After Effects（简称AE）是一款非常强大的视频合成和特效制作软件。
在影视制作中，摄像机捕捉和运动跟踪是非常重要的技巧，它们可以使合成物体与真实拍摄的镜头完美融合。
本文将分享一些在AE中使用摄像机捕捉和运动跟踪的技巧，希望对你的创作有所帮助。
首先，我们先来介绍AE中的摄像机功能。
摄像机可以模拟现实世界中的真实摄像机，使合成物体具有三维空间感。
你可以通过菜单栏中的“Layer”选项来创建一个摄像机层，或者使用快捷键Ctrl+Alt+Shift+C。
在摄像机层上，你可以调整视角、焦距、光圈等参数来控制摄像机的表现效果。
在摄像机层创建完成后，你可以在合成窗口中移动摄像机，实时观察合成物体在三维空间中的位置变化。
通过调整摄像机的位置、旋转和缩放，你可以使合成物体仿佛是被真实摄像机拍摄的一样。
这就是摄像机捕捉的基本原理。
接下来，我们将介绍AE中的运动跟踪功能。
运动跟踪是通过计算视频中特定点的位置变化来获取摄像机的运动轨迹，并将这个运动应用到AE中的合成物体上。
打开AE中的合成窗口，你可以找到“Tracker”面板，点击“Track Motion”按钮来打开运动跟踪。
然后，选择你想要跟踪的特定点，并点击鼠标右键，选择“Track Motion”选项。
开始后，AE会自动分析视频中的运动，并在“Tracker”面板中显示运动跟踪结果。
你可以通过调整跟踪点的位置、大小和形状来改善跟踪效果。
当跟踪完成后，点击“Apply”按钮，AE会将运动应用到摄像机层或合成物体上。
除了基本的摄像机捕捉和运动跟踪功能，AE还提供了许多高级技巧来增强合成效果。
比如，你可以使用AE中的3D图层来创建更加逼真的三维场景。
通过在合成窗口中创建3D图层，并将其与摄像机层配合使用，你可以打造出精美的立体效果。
此外，AE还提供了一些特殊效果和过渡效果，如景深和运动模糊，可以让你的合成物体与背景更加融合。
视频监控中的运动目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。
其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。
在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。
而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。
首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。
常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。
帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。
光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。
背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。
其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。
常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。
粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。
相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。
在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。
首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。
例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。
其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。
例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。
此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。
然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。
首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。
例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。
其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。
例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。
AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法
AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法引言运动跟踪是视觉特效和后期制作中常用的一项技术。
Adobe After Effects（以下简称AE）作为业界领先的视觉特效软件，拥有强大的运动跟踪功能，可以实现对视频中物体的精确对位和跟踪。
本文将介绍AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法，并提供相关的步骤和注意事项。
一、AE中的运动跟踪技巧1. 跟踪点选择在AE中，选择合适的跟踪点是非常重要的。
通常情况下，选择高对比度的特征点作为跟踪点可以获得更好的跟踪效果。
例如，可以选择颜色鲜明的物体边缘、高亮区域或纹理清晰的表面作为跟踪点。
2. 适当调整跟踪设置AE中有一些跟踪设置可以帮助改善跟踪效果。
例如，可以调整搜索区域的大小，以便更好地涵盖物体的运动范围；还可以调整跟踪点的数量和大小，以适应不同的跟踪场景。
此外，还可以根据需要在高级设置中进行更多的参数调整。
3. 使用跟踪辅助工具AE中有一些跟踪辅助工具可以提高跟踪效果。
例如，可以使用网格工具或遮罩图层来辅助跟踪，以便更好地观察物体的运动轨迹；还可以使用关键帧编辑器来手动调整跟踪帧的位置，以确保跟踪结果的准确性。
二、AE中的精确对位方法1. 单点对位单点对位是最基本的对位方法之一。
在AE中，可以选择视频中的一个跟踪点进行单点对位。
首先，在视频中选择一个跟踪点，并进行跟踪。
然后，可以通过调整位置、缩放、旋转等参数，使跟踪结果与目标位置对齐。
最后，可以使用遮罩图层或遮罩效果器来进一步增强对位效果。
2. 多点对位多点对位是一种更精确的对位方法。
在AE中，可以选择多个跟踪点进行多点对位。
首先，在视频中选取多个跟踪点，并进行跟踪。
然后，可以通过使用表达式或调整关键帧，将跟踪结果与目标位置精确对位。
多个跟踪点的组合可以提供更准确的对位效果，特别适用于复杂的动态场景。
3. 高级对位技巧在AE中，还有一些高级的对位技巧可以进一步提高对位的精确度。
例如，可以使用跟踪数据进行摄像机定位，以便在三维空间中进行对位；还可以使用AE的插件或脚本来进行自动对位，以节省时间和精力；此外，还可以通过叠加参考图像或使用辅助标记来辅助对位过程。
AE实时跟踪特效技巧 利用Mocha插件实现运动跟踪
AE实时跟踪特效技巧：利用Mocha插件实现运动跟踪在Adobe After Effects（AE）软件中，实时跟踪是一项非常有用的功能，它可以帮助我们在视频中追踪并跟随物体的运动。
利用AE中的插件Mocha，我们可以更轻松地实现高质量的运动跟踪效果，让我们一起来学习如何使用Mocha插件实现运动跟踪吧。
首先，在打开AE软件后，在项目面板中导入需要进行运动跟踪的视频素材。
在“动画”菜单中，选择“跟踪”。
在列表中，你会找到一个名为“Mocha AE”的选项。
点击它，将打开Mocha AE插件界面。
打开Mocha插件后，你会看到一个包含视频画面的窗口。
在这个窗口中，你可以使用不同的工具来创建和编辑跟踪数据。
要开始运动跟踪，首先要确保你选择了正确的视频层。
在视频层选项卡中，选择你要跟踪的层。
接下来，我们需要选择运动跟踪的目标。
你可以使用Mocha的绘制工具创建一个形状，或者直接在视频中选择一个现有的形状。
确保你选择的目标是一个在整个视频中都可见的物体。
一旦选择了目标，点击“跟踪”按钮开始运动跟踪过程。
Mocha会自动分析视频中的每一帧，并跟踪选择的目标的运动。
这个过程可能需要一些时间，具体取决于视频的长度和复杂性。
当Mocha完成运动跟踪后，你将看到一个跟踪数据的列表。
在这个列表中，你可以找到关于目标运动的详细信息，比如位置、旋转和缩放。
你还可以通过在时间轴上选择不同的帧来查看运动跟踪的结果。
一旦你对运动跟踪的结果满意，你就可以开始应用特效了。
首先，点击“应用”按钮，将跟踪数据保存到AE中。
然后，返回AE软件的主界面。
在AE中，你可以使用已保存的跟踪数据来实现各种特效。
选择你想要应用特效的图层，然后在“特效”菜单中找到你想要使用的特效插件。
将特效插件拖拽到图层上，然后调整一些参数，可以根据你的需求自定义特效效果。
假设你想要将一个图像添加到跟踪目标的运动路径上。
你可以使用“跟踪遮罩路径”来实现这个效果。
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析随着科技的不断进步，视频监控系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
视频监控系统不仅为我们提供了安全保障，还可以对运动目标进行跟踪与轨迹分析，以帮助我们更好地理解事件的发生和发展。
本文将探讨视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析的原理和应用。
运动目标跟踪是视频监控系统中的一个关键技术，它可以通过分析连续的视频帧来识别和跟踪目标的运动。
一般情况下，目标的跟踪可以分为两个阶段：目标检测和目标跟踪。
目标检测是指在每一帧中找到目标物体的位置和尺寸。
常见的目标检测算法有基于颜色、纹理或形状等特征进行匹配的方法和深度学习方法。
目标跟踪是指在连续的视频帧中追踪目标物体的运动轨迹。
常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
在目标跟踪的基础上，轨迹分析可以提供关于目标运动模式、速度、行为等信息。
通过对目标的轨迹进行分析，可以判断目标是否具有可疑行为，进一步提高监控系统的安全性和效率。
轨迹分析的方法包括轨迹拟合、轨迹聚类和轨迹关联等。
轨迹拟合是指通过拟合轨迹的数学模型，预测目标的未来位置。
轨迹聚类是指将轨迹分为不同的群组，以便对目标进行分类和识别。
轨迹关联是指将多个目标的轨迹进行匹配和关联。
视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析具有广泛的应用。
在交通领域，可以利用目标的轨迹分析交通流量和拥堵情况，优化交通信号控制系统。
在工业领域，可以通过跟踪和分析工人的运动轨迹，提高生产效率和安全性。
在安防领域，可以通过跟踪和分析目标的运动轨迹，快速发现可疑的行为并采取措施。
此外，运动目标跟踪与轨迹分析还可以应用于体育比赛、行人检测、智能家居等领域。
然而，视频监控系统中的运动目标跟踪与轨迹分析仍然面临一些挑战和难题。
首先，目标的形状、大小和运动速度的多样性会对目标的跟踪和分析造成困扰。
其次，背景的变化和光照条件的变化也会干扰目标的跟踪和分析。
此外，复杂的场景中可能存在交叉和遮挡等问题，使得目标的识别和轨迹分析变得更加困难。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
视频运动目标跟踪算法研究
摘要：
视频图像中的运动物体跟踪技术是计算机视觉、计算机科学、视频监控等学术领域的一个重
要课题。该技术将数字图像处理领域中对静态图像的分析扩展到动态图像中。运动物体识别和跟踪技术的
研究成果不仅在社会日常生活和工作中有着广泛的应用前景，而且在军事、交通、医学和科研等领域发挥
着日益重要的作用。运动物体识别与跟踪算法的设计将直接影响识别和跟踪效果的准确性及稳定性，对于
精确度高、鲁棒性好的算法研究一直是计算机视觉和数字图像处理等领域的热点问题。
关键词：
目标跟踪，Mean shift算法，目标检测，粒子滤波
1 研究现状
视频目标跟踪技术已经得到了广泛的应用，主要应用有以下几个方面：智能视频监控、人机交互、机
器人视觉、自动驾驶。其背后存在的学术价值和蕴藏的经济价值更是得到了很多人员的青睐，很多学术机
构、大型公司以及一些科研人员正在投入大量的人力和财力进行各种开发和科研。
Fukunaga等人早期就提出了Mean shift跟踪算法，他们提出了一种概率密度函数的估计方法。不过在
后来相当长的时间里并未受到大家的关注，直到1995年，随着Cheng对其进行近一步的研究并成功将其推
广到计算机视觉领域中，这才得到了许多专业人士和科研人员的重视。目前存在很多经改进的Mean shift
算法。另外，在算法融合方面，有许多学者也做了相应的研究，K. NuInmiaro提出了将Mean shift算法和
粒子滤波算法相融合，从而提高了目标跟踪的鲁棒性和准确性。
标准卡尔曼算法是在线性系统下滤波的，对于非线性、非高斯的系统没有效果。为此，人们开发出各
种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法进行滤波与估算，只适用于滤波误差和预测误差很小的情况；
另一种是粒子滤波器[1]，它是近些年出现的解决非线性问题的有效算法。粒子滤波技术通过非参数化的蒙
特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线
性系统,精度可以逼近最优估计。
在目标模型选取上,也有一些专家进行了探索。1）通过对粒子滤波的研究，将颜色作为目标模型并用
粒子滤波跟踪，结果表明该方法可以增加遮挡情况下的鲁棒性。但是这种方法有些欠缺，即如果目标和背
景有一定的相似度，则跟踪精度容易下降。2）将目标的边缘特征提取出来来代表目标进行跟踪，结果显示
这种方法直观地增强了跟踪的鲁棒性。鉴于颜色描述目标色彩信息，边缘代表目标的轮廓，因此将这两种
互补信息结合来代表目标可以改善跟踪效果。3）用局部线性嵌入流形(LLE)将问题降为二维空间，然后进
行解决。4）利用一定的判别准则来有效分离目标和背景，并建立有明显区别的目标模板，最后成功用于跟
踪中。5）通过Adaboost方法练习得到若干弱分类器，然后用系统集成的方法将其形成强分类器，然后用
它们来区别目标和背景，以此用特定的方法获得目标的状态，并跟踪出目标运动的轨迹。
视频目标跟踪的难点主要包括以下几个方面[2]：1）目标外观变化。目标运动过程中发生形状的变化，
加上相对于摄像机的视角、尺寸变化，造成目标在图像平面上复杂的外观变化，增加了目标建模的难度。2）
复杂背景。变化的光照、与目标颜色相似的背景以及杂乱的变化环境使得较难将目标从背景中区分开来。3）
遮挡问题。遮挡包括背景的遮挡和目标之间的遮挡。部分遮挡造成目标部分外观特征检测不到，而且引入
了遮挡物的干扰；完全遮挡需要跟踪算法要有重新恢复的机制，当目标再次出现时能重新定位。4）目标的
复杂运动。非线性的目标运动使得跟踪算法难以预测目标的运动状态，增加了跟踪算法的搜索计算量。
2 视频运动跟踪概述
视频目标跟踪系统的基本框架如下图，
目标检测，也就是对目标进行特征提取，是一种对目标进行分割的技术。它可以把对目标的认知、
识别和分割统一起来，其确定性和鲁棒性可以用来评价一个系统性能的好坏。特别是在某些背景混乱的情
况下，就要将采集到的很多目标及时识别，在此目标的快速检测尤为具有实际价值。目标跟踪就是通过数
字图像处理、传感器等各种技术将视频通信信号进行识别、分析和处理,最后确定目标的行为姿态，以此来
完成更加高级的行为活动。
3 目标跟踪算法研究
目标跟踪算法可以分为基于检测的跟踪算法、基于滤波的跟踪算法、基于匹配的跟踪算法3类。
3.1 基于检测的跟踪算法
3.1.1 背景差分法
背景差分法是最常用的一种检测方法。它的本质是利用当前帧图像与背景图像相减，通过阈值来检测运
动区域,其基本原理如下图，
3.1.2 帧间差分法
帧间差分法是将相邻两帧的对应像素值进行差值计算，在背景变化不大的情况下，如果差值结果很小，
则认定该处无目标，反之则认定有运动目标出现，从而在实时图像中检测出运动目标,并对其进行跟踪。具
体算法为：前一帧图像I1(x,y,t1)与后一帧图像I2(x,y,t2)，两者之问的二值差分图像表示为
如果差的绝对值小于某一阈值T，则没有目标运动，R取值为0；反之，当大于或者等于阈值时，存在运动
目标，R取值为1。
3.1.3 光流法
基于光流法的目标检测，是利用运动目标在视频图像里变化的光流特性的理论，根据一定的约束条件
估算出运动所对应的光流，计算出巾贞间像素的位移来提取运动目标。光流法计算量大、没有良好的抗噪
性能，没有特别的硬件装置支持下，光流法几乎无法应用于检测的实时处理。
3.2 基于滤波的跟踪算法
这里以粒子滤波为例，粒子滤波算法的原理为：首先初始化得到前一时刻的粒子集，通过重要性采样
得到新的粒子，然后通过计算得到每个粒子对应的权值并归一化，最后按照粒子权重重采样得到权值高的
粒子，如此重复直到结束。粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行
近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。
3.3 基于匹配的跟踪算法
这里以Mean-Shift均值漂移算法为例，Mean-Shift算法的主要思想是根据目标颜色的概率分布直方图，
在领域中通过相似性度量计算自动寻找最佳候选目标，从而达到跟踪目标的目的。
3.3.1 无参数密度估计
常用的非参数概率密度估计包括核函数法、直方图法、最近邻域法等。
最近领域法：令输出的值等于最近的输出值，该算法简单，但是容易受到局部噪声点的影响，给模型
的估计带来很大的困难。
直方图法：根据数据的范围将其分成若干个相等的区间，被采样的数据根据区间整理成若干组。以区
间值作为横坐标，以频数为纵坐标做直方块所绘制出的矩形条图。
核密度估计法：核密度估计法的原理和直方图法相似，对于一组采样数据，把数据的值域分为若干个
相等的区间，每个区间就是一个Bin，每个Bin中的数据个数与总参样个数的比率就是每个Bin的概率值。
相比于直方图法，它多了个用于平滑的核函数。核函数也被称为“窗口函数”，常用的二维空间中的核函
数如下图，分别为Uniform(均勾)核函数、Triangle(三角)核函数、Epanechikov(依潘涅契科夫)核函数、
Gaussian(高斯)核函数。
3.3.2 Mean-Shift 向量
均值漂移算法的核心思想就是样本点通过均值漂移向量持续的向样本中心点移动，不断迭代以致达到
收敛的目的。其密度梯度估计为，
设轮廓函数g(x)=-k’(x)，定义核函数G(x) = g(||x||2),其为核函数K(x)的投影核，上面的公式可分解为以下两
个，
当g(x) = l，权重ωj等于1/m时可得 Mean-Shift 向量，如下图
上图中中心位置的黑色圆点代表x，即核函数G(x)的中心，周围空心圆圈代表的是样本点xj，样本点与核
函数中心位置的相对偏移量用箭头指示，平均偏移量指向样本点的梯度方向即Mean shift向量将使样本点
均向最密集方向移动。
4 结论与展望
目前视频检测和跟踪的研究方面涌现了很多算法。本文对Mean shift算法做了详细的研究，并通过对
视频运动跟踪的研究现状、视频跟踪主要算法的讨论，对视频运动跟踪技术有了充分的了解。
目标检测和跟踪的算法大多是在特定的环境条件下，能实现它的效果，没有一个统一的标准来衡量算
法的好与坏，所以希望今后可以建立一个统一的体系来辨识方法的优良。