视频目标跟踪报告
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
监控视频中的目标跟踪技术研究
监控视频中的目标跟踪技术研究一、绪论随着科技的快速发展，视频监控技术已经广泛应用于治安、交通、城市管理等领域。
面对大量的监控视频数据，如何高效准确地进行目标跟踪成为了研究热点。
本文将围绕监控视频中目标跟踪技术展开详细阐述。
二、目标跟踪基础技术1. 目标检测在进行目标跟踪前，需要先对目标进行检测。
目标检测技术的主要目标是从图像或者视频中寻找到包含目标区域的图像块。
主流的目标检测方法包括传统的基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征），以及基于深度学习的方法（如RCNN、YOLO、SSD等）。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中，通过利用前一时刻已经得到的目标位置信息以及当前时刻的图像内容，预测出目标在当前时刻的位置。
常见的目标跟踪方法包括基于模板匹配、基于相关滤波、基于粒子滤波等。
3. 目标重识别目标重识别是指在复杂场景下，当目标遮挡、光照变化、尺度变化等出现时，通过重新识别目标，保证跟踪精度。
常见的目标重识别方法包括基于深度学习的方法、基于局部特征的方法等。
三、监控视频目标跟踪技术研究1. 基于深度学习的目标跟踪技术随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标跟踪技术逐渐成为主流。
主要有以下几种方法：(1) 基于CNN的目标跟踪方法这种方法将目标跟踪问题转化为一个二分类问题，即目标是否在局部区域内。
首先提取候选区域，然后使用卷积神经网络（CNN）对候选区域进行分类。
该方法具有较高的跟踪精度，但比较耗时。
(2) 基于RNN的目标跟踪方法这种方法主要是应用循环神经网络（RNN）来建立目标跟踪模型。
通过利用序列信息，该方法可以将前一时刻得到的目标位置信息与当前时刻的特征信息结合在一起，从而提高了跟踪精度。
2. 基于多传感器的目标跟踪技术由于单一摄像头难以同时覆盖整个监控区域，因此需要借助多传感器进行目标跟踪。
基于多传感器的目标跟踪技术分为同步和异步两种方式。
同步方式，即多个传感器同时开始监测，共同完成目标跟踪。
视频目标跟踪算法研究
视频目标跟踪算法研究视频目标跟踪算法研究一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，视频目标跟踪算法为机器学习和人工智能领域提供了重要的基础。
视频目标跟踪算法可用于实时监控、自动驾驶、智能安防等诸多应用领域，大大提升了智能系统的性能和功能。
本文旨在探讨视频目标跟踪算法的研究现状、方法和挑战。
二、视频目标跟踪算法概述视频目标跟踪是指在给定视频序列中，根据第一帧或者人为指定的初始目标位置，通过计算机视觉和机器学习技术，实现对目标在整个视频序列中的位置和状态的准确定位和追踪。
视频目标跟踪算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法两大类。
1. 基于特征的方法基于特征的方法利用目标在图像中的某些显著特征，如颜色、形状、纹理等进行目标跟踪。
这类方法的优点是计算简单，速度快，但对于目标外观的变化和光照条件的变化较为敏感。
常见的基于特征的方法有均值漂移算法、卡尔曼滤波算法等。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法利用深度神经网络对目标进行特征提取和表示，并通过监督或无监督学习的方式实现目标跟踪。
这类方法在处理目标外观变化和光照条件变化方面更具鲁棒性，但也需要大量的训练数据和计算资源支持。
常见的基于深度学习的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
三、视频目标跟踪算法研究现状目前，视频目标跟踪算法研究主要集中在以下几个方面：1. 多目标跟踪多目标跟踪是指同时追踪视频中多个目标。
由于多目标之间存在相互遮挡、相似外观等问题，多目标跟踪是一个比较复杂的问题。
研究者们通过引入关联滤波器、目标分割等技术，提出了一系列针对多目标跟踪的算法，取得了一定的进展。
2. 长时目标跟踪长时目标跟踪是指目标在视频中间断出现和消失的情况下的跟踪。
由于目标的外观和姿态在间断期间可能发生很大变化，长时目标跟踪是一个更加困难的问题。
目前，研究者们通过引入复杂的神经网络结构和目标模型更新机制，成功研发了一些针对长时目标跟踪的算法。
视频运动目标分割与跟踪技术研究的开题报告
视频运动目标分割与跟踪技术研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着智能视频监控的发展，视频目标分割和跟踪技术被广泛应用于生活和工作中。
视频运动目标分割是指将视频中的前景目标从背景中分离出来，提高视频监控的效率。
而视频运动目标跟踪是指在视频目标分割的基础上对目标进行跟踪，实现对目标的实时监控和定位。
因此，视频目标分割和跟踪技术对于智能视频监控的发展具有非常重要的意义。
针对视频目标分割和跟踪技术的应用需求，本研究将通过对目前主流的视频运动目标分割和跟踪技术进行分析和研究，探讨其优缺点，并结合实际应用场景，提出一种更加高效、精确、稳定的视频目标分割和跟踪技术，以加快智能视频监控的发展。
二、研究内容和技术路线1.视频运动目标分割技术研究(1) 基于传统方法的视频运动目标分割算法研究，包括帧差法、背景建模法、混合高斯模型法、自适应算法等方法的研究和分析。
(2) 基于深度学习方法的视频运动目标分割算法研究，包括FCN、U-Net、SegNet、Mask R-CNN等方法的研究和分析。
2.视频运动目标跟踪技术研究(1) 基于传统方法的视频运动目标跟踪算法研究，包括卡尔曼滤波、Mean-Shift、CAMShift等方法的研究和分析。
(2) 基于深度学习方法的视频运动目标跟踪算法研究，包括Siamese 网络、DeepSORT等方法的研究和分析。
3.综合视频运动目标分割和跟踪技术的研究(1) 将视频运动目标分割和跟踪技术进行整合，提出一种适用于实际应用的视频目标分割和跟踪方案，以实现对多个目标的同时跟踪。
(2) 搭建视频目标分割和跟踪系统的实验平台，并通过实验验证所提出的视频目标分割和跟踪技术的高效性和可行性。
技术路线：(1) 阅读相关文献，对传统和深度学习方法的视频运动目标分割和跟踪技术进行分析和总结。
(2) 根据分析结果，设计针对视频运动目标分割和跟踪的深度学习网络，并进行实验验证。
(3) 在深度学习网络的基础上，综合应用传统方法，开发出一套成熟的视频运动目标分割和跟踪系统，并进行系统性能测试和优化。
视频监控目标的跟踪与识别研究共3篇
视频监控目标的跟踪与识别研究共3篇视频监控目标的跟踪与识别研究1随着现代社会的不断进步和发展，各种技术手段不断涌现并得到广泛的应用。
其中，视频监控技术作为一种日益普及的安全监控手段，已经在各个领域得到了广泛的应用，如公共安全、交通监控、金融安全等。
视频监控技术有助于提高社会安全水平和防控能力，因此，也越来越受到重视。
视频监控系统中，追踪和识别是最基本的功能之一。
通过追踪和识别，视频监控系统可以实现对目标的跟踪和监测，并能给安全防范和管理带来更多的便利和效益。
而实现目标的跟踪和识别，在现实场景中面临着很多挑战和难点。
此外，随着技术的不断更新和升级，视频监控系统的效果也是越来越突出。
目标跟踪是视频监控系统的核心功能之一，在保证监控效果的同时，也是关键技术之一。
目标跟踪的关键是提取目标物体的特征信息，并对目标的位置和运动状态进行准确的判断和预测。
在实现目标跟踪的过程中，需要克服物体变形、光照变化、目标遮挡等因素的干扰。
针对这些因素，可以引入多种算法和技术手段进行处理和优化，从而实现目标的高效跟踪和检测。
目标识别是视频监控系统中另外一个重要的技术方向。
目标识别的主要目的是通过对目标物体的颜色、形状、纹理等特征信息的判别，实现对目标物体的自动识别和分类。
采用目标识别技术可以帮助视频监控系统更快、更精准地检测并定位到目标物体，同时还能够降低误检率和漏检率。
在实现目标识别的过程中，可以利用计算机图像识别以及机器学习等技术手段，实现目标物体识别和分类。
视频监控目标的跟踪与识别研究是一个涉及多个学科领域的复杂问题，需要从多个角度进行分析和研究。
面对复杂的现实环境和监控场景，视频监控目标的跟踪和识别技术需要不断的进步和优化才能更好地发挥效果，及时发现目标的异常行为，保障监控的有效性。
除了技术手段的提高，还需要加强对视频监控系统安全性的建设与提升，不断提升监测控制的精准性和敏感度，更好地为社会的安全与发展做出贡献总之，视频监控目标的跟踪与识别技术是保障社会安全的重要手段之一。
视频目标跟踪算法研究
视频目标跟踪算法研究目标跟踪算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，包括智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域。
随着计算机硬件性能的提升和人工智能技术的不断发展，视频目标跟踪算法也得到了快速的发展和广泛的应用。
目标跟踪算法的研究目标是通过分析视频序列中的连续帧图像，精确地跟踪视频中的目标物体，并在目标遮挡、尺度变化、光照变化等复杂条件下保持稳定的跟踪效果。
目标跟踪算法的主要挑战在于如何准确地将目标与背景进行分离，并实现对目标的跟踪和定位。
目前，主要的视频目标跟踪算法可以分为传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法两大类。
传统的基于特征的方法通过提取目标的颜色、纹理、形状等特征，利用各种距离度量方法对目标进行匹配和跟踪。
这类方法的优点是计算速度快，适用于实时跟踪。
但是，由于特征的选取和目标的变化等因素，这类方法在复杂场景下的稳定性和鲁棒性较差。
与传统的基于特征的方法相比，基于深度学习的方法在目标跟踪任务中取得了更好的结果。
基于深度学习的方法通过训练大规模的卷积神经网络（CNN）模型来学习目标的表示和特征，在目标跟踪过程中通过计算神经网络模型的输出来预测目标的位置。
由于深度学习模型具有较强的特征提取能力和建模能力，这类方法在复杂场景下的鲁棒性和准确性明显优于传统方法。
基于深度学习的目标跟踪算法主要分为两大类：在线学习和离线学习。
在线学习是指模型在每一帧图像中通过更新模型参数和权重来适应目标的外观和特征，并不断修正和调整模型，以适应目标的变化。
离线学习则是指在训练阶段通过大规模数据集对深度学习模型进行训练，获取目标的外观和特征，并在跟踪阶段直接利用训练好的模型进行目标跟踪。
当前流行的基于深度学习的目标跟踪算法中，常见的模型架构包括Siamese网络、实例分割网络和循环神经网络等。
这些模型通过对视频序列中的连续帧图像进行特征提取和匹配，实现对目标的精确和稳定的跟踪。
然而，视频目标跟踪算法仍然面临一些挑战。
目标检测目标跟踪报告
目标检测目标跟踪报告目标检测和目标跟踪是计算机视觉中的重要领域，用于识别和定位图像或视频中的目标物体。
本报告将探讨目标检测和目标跟踪的基本概念、相关技术和最新研究进展。
1.目标检测目标检测是一种在图像或视频中检测和定位目标物体的任务。
目标检测主要包括以下几个步骤：(1)图像预处理：对输入图像进行预处理，如尺度调整、颜色空间转换、图像增强等。
(2)物体提议：生成候选目标区域，以减少后续检测的计算量。
(3)特征提取：从候选区域中提取特征，常用的特征包括颜色直方图、HOG特征、深度特征等。
(4)目标分类：利用机器学习或深度学习算法对候选区域进行分类，判断其是否包含目标物体。
(5)目标定位：根据分类结果生成目标的边界框或像素级别的分割。
目标检测的发展已经取得了很大的进展。
传统的目标检测方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法，如HOG-SVM、Haar-like特征和级联分类器。
然而，这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性有限。
近年来，深度学习的发展使得目标检测在准确性和效率上得到了显著提升。
著名的深度学习目标检测算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO 等。
这些算法通过引入候选区域提取阶段和端到端的训练方法，大大提高了目标检测的准确性和速度。
2.目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪目标物体的位置和轨迹。
目标跟踪主要包括以下几个步骤：(1)目标初始化：在视频的第一帧中选择目标物体，并为其建立模型或特征描述子。
(2)相似度度量：计算当前帧中目标物体与上一帧中目标物体的相似度，以确定目标的位置。
(3)运动补偿：根据目标物体的位置和运动模型，对当前帧中的候选区域进行，以确定目标的位置。
(4)目标更新：根据当前帧中确定的目标位置，更新目标的模型或特征描述子。
目标跟踪是一项具有挑战性的任务，主要由于目标物体的外观变化、遮挡、运动模糊和摄像机抖动等因素的影响。
传统的目标跟踪方法主要基于特征匹配、颜色直方图、轨迹和粒子滤波等技术。
视频目标跟踪
视频目标跟踪视频目标跟踪是指通过计算机视觉技术识别和追踪视频中的特定目标。
随着计算机视觉和深度学习的发展，视频目标跟踪已经成为了计算机视觉领域的重要研究方向之一。
它在监控系统、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域都有广泛应用。
视频目标跟踪的基本过程包括：目标初始检测、目标特征提取、目标特征匹配和目标位置预测。
首先，通过图像处理技术检测视频帧中的目标位置，并提取目标的特征。
然后，将目标特征与已知的训练样本进行匹配，以确定目标的类别。
最后，根据目标的位置和运动方向，预测目标在下一帧中的位置。
视频目标跟踪涉及到多个关键技术，包括目标检测、特征提取、特征匹配和运动估计等。
目标检测是在视频帧中识别特定目标的过程，可以使用传统的图像处理方法或深度学习技术进行。
特征提取是为了将目标从背景中区分出来，通常使用颜色、纹理、形状等特征。
特征匹配是将目标的特征与已知的训练样本进行匹配，以确定目标的类别。
运动估计是根据目标在相邻帧中的位置和运动方向，预测目标在下一帧中的位置。
视频目标跟踪还面临一些挑战，如目标形状变化、目标遮挡、背景复杂等。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种改进的算法。
例如，基于深度学习的目标跟踪算法可以更好地处理目标形状变化和背景复杂问题。
同时，多目标跟踪算法可以同时跟踪多个目标，提高追踪效果。
总之，视频目标跟踪是一项基于计算机视觉和深度学习的技术，用于追踪视频中的特定目标。
它在许多领域都有广泛应用，并且面临着一些挑战，但也有许多改进的算法来提高追踪效果。
随着技术的不断发展，视频目标跟踪将在未来的应用中发挥越来越重要的作用。
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专业硕士研究生实践训练环节视频运动目标检测与跟踪学院：信息科学与工程学院专业：姓名：学号：授课老师：日期：2017目录1 课程设计的目的和意义 (1)1.1 课程设计的目的 (1)1.2 课程设计的意义 (1)2 系统简介及说明 (2)3 设计内容和理论依据 (2)3.1 基于Mean Shift的跟踪算法 (3)3.1.1 RGB颜色直方图 (3)3.1.2 基于颜色和纹理特征的Mean Shift跟踪算法 (3)3.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法 (4)3.2.1 贝叶斯重要性采样 (4)3.2.2 序列重要性采样 (5)3.2.3 粒子退化现象和重采样 (6)3.2.4 基本粒子滤波算法 (6)4 流程图 (7)4.1 Mean Shift跟踪算法流程图 (7)4.2 粒子滤波跟踪算法流程图 (7)5 实验结果及分析讨论 (8)5.1 基于Mean Shift的跟踪算法仿真结果 (8)5.2 基于颜色特征的粒子滤波算法仿真结果 (9)6 思考题 (10)7 课程设计总结 (10)8 参考文献 (10)1 课程设计的目的和意义1.1 课程设计的目的随着计算机技术的飞速发展、信息智能化时代的到来，安防、交通、军事等领域对于智能视频监控系统的需求量逐渐增大。
视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个研究热点，它融合了人工智能、图像处理、模式识别以及计算机领域的其他先进知识和技术。
在军事视觉制导、安全监测、交通管理、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛应用。
同时，随着视频摄像机的普及化，视频跟踪有着广泛的应用前景，对城市安全起到了防范作用，并且和我们的生活息息相关。
从目前国内外研究的成果来看，对于运动目标的跟踪算法和技术主要是针对于特定环境提出的特定方案，大多数的跟踪系统不能适应于场景比较复杂且运动目标多变的场景。
并且在视频图像中目标的遮挡、光照对颜色的影响、柔性刚体的轮廓变化等将严重影响目标的检测与跟踪。
因此如何实现一个具有鲁棒性、实时性的视觉跟踪系统仍然是视觉跟踪技术的主要研究方向。
Mean Shift算法的主要优点体现在：计算简单、便于实现；对目标跟踪中出现的变形和旋转、部分遮挡等外界影响，具有较强的鲁棒性。
缺点在于：算法不能适应光线变化等外界环境的影响；当目标尺度发生变化时，算法性能受到较大的影响。
粒子滤波适用于非线性、非高斯系统，在诸如机动目标跟踪、状态监视、故障检测及计算机视觉等领域有其独到优势，并得到了广泛研究。
但粒子滤波算法本身还不够成熟，存在粒子匮乏、收敛性等问题。
因为跟踪机动目标需要对目标的运动特性有一定了解，因此，目标跟踪的难点之一在于目标模型的建立及其与跟踪方法的匹配上，这是提高跟踪性能的关键。
1.2 课程设计的意义图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
随着计算机的发展，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。
数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程。
其目的是进一步巩固数字图像的基本概念、理论、分析方法和实现方法。
通过本次课程设计增强应用matlab编写熟悉图像处理的应用程序及分析问题解决实际问题的能力，同时对综合运用专业基础知识及软件设计能力也会有较大提高。
2 系统简介及说明视频跟踪的目的就是从复杂的背景中检测出跟踪目标，通过对图像序列进行处理和分析研究，从而实现对目标的准确跟踪。
目标跟踪的原理就是在每一帧的图像序列中找出目标的确切位置。
一般的跟踪方法是首先提取被跟踪目标的图像，建立一个模板，然后在下一帧图像中进行全图匹配，搜索目标图像，直到找到匹配的位置。
尽管不同的应用场合和需求对应了不同的跟踪系统，但是它们的基本原理、关键技术和核心算法大同小异。
实现目标跟踪的关键在于如何有效的分割目标、合理的提取目标特征和准确、稳定地识别目标，同时还要考虑目标跟踪算法实现的时间，保证跟踪的实时性和鲁棒性。
一般的，视频目标跟踪系统通常包括以下几个部分：视频图像采集，运动目标检测，目标跟踪以及行为理解与分析。
如图3.1所示。
图2-1 视频目标跟踪系统通过视频采集设备进行图像采集，并通过A/D转换将视频信号转换成数字图像序列。
运动目标检测是把跟踪场景中发生变化的区域检测出来，并将运动目标从背景图像中提取出来，正确的检测对目标跟踪的后期处理非常重要。
目标跟踪是指在一段序列图像中找出感兴趣的运动目标在连续帧图像中的位置序列，它是目标行为理解与分析的前提；目标行为理解与分析是指对目标模式进行分析识别，并且可以用自然语言等对其进行描述，它属于高级处理部分。
3 设计内容和理论依据运动目标跟踪领域的两个热点算法是Mean Shift算法和粒子滤波算法，本次设计是对这两种算法进行探讨。
针对基于单一颜色模型的Mean Shift跟踪算法易受复杂环境以及相似背景干扰的影响，采用一种基于颜色和纹理特征的Mean Shift跟踪算法，提高跟踪效率。
将改进的Mean Shift算法与粒子滤波算法进行比较。
3.1 基于Mean Shift 的跟踪算法 3.1.1 RGB 颜色直方图RGB 颜色直方图：在运动目标跟踪领域里，颜色直方图是一种典型的描述目标特征的手段，它应用计算和统计学规律，能够反映视频序列帧中颜色的组合结构和比例分布情况，任何一副图像都有与之唯一对应的颜色直方图。
RGB 彩色模型三维坐标系的每个坐标轴分别由R 、G 、B 三基色组成，其中坐标轴最小值为0，最大值为255。
任何一种颜色都能够在这个三维坐标系中找到自己的位置，坐标的原点(0，0，0)表示黑色，而坐标(255，255，255)表示白色。
计算图像颜色直方图的目的是为了获取颜色概率分布图像，因此需要颜色量化过程即将颜色空间划分为若干个小的颜色区间，每个区间称为直方图的一个直方格bin ，然后计算图片颜色落在每个颜色区间内的像素数量就可以得到颜色直方图。
计算直方图的方法可以简单的描述为：给定一个图像的m 区间的直方图，定义图像的像素位置为{}1,...,n i i x =和直方图{}1,...,ˆu m q =，同时给定一个表示像素*i x 的直方图索引为()*i c x 的函数{}2:1,...,c R m →，因此直方图可以用下式计算：()*1ˆnu i i q c x u δ=⎡⎤=-⎣⎦∑ (3-1) 其中将直方图区间的值量化到二维概率分布图像的离散像素范围内可以用下式计算：()1,...,255ˆˆmin ,255ˆmax u u u m p q q =⎧⎫⎛⎫⎪⎪= ⎪⎨⎬ ⎪⎪⎪⎝⎭⎩⎭ (3-2)即直方图区间的值从()0,max q ⎡⎤⎣⎦量化到新的范围[0,255]内。
3.1.2 基于颜色和纹理特征的Mean Shift 跟踪算法颜色是一种有效的视觉特征，它对目标的旋转、物体的遮挡及非刚体变换都比较鲁棒，但是它容易受到光照变化及相似背景颜色的干扰。
因此基于单一特征的跟踪算法很难适应环境的变化，而多特征联合起来可以有效的互补克服单一线索的缺陷。
本文采用基于颜色和纹理特征的Mean Shift 跟踪算法，在对运动目标进行颜色特征匹配之后，进一步进行LBP 纹理统计特征匹配，有效的提高了匹配效率，避免基于单一颜色特征的Mean Shift 跟踪算法易受到光照变化及相似背景颜色干扰的缺点。
用于跟踪的Mean Shift 算法是一种半自动跟踪算法.在跟踪序列的初始帧，通过人工或其他识别算法确定目标窗并构建目标模型；然后，在序列第N 帧对应位置计算候选目标模型；比较两个模型的相似度，以相似度最大化为原则移动跟踪窗，从而定位目标的真实位置。
(3-3)目标定位问题转化为最大化相似度函数)(Y ρ的问题，以前一帧的搜索窗中心0Y 为起始点，将)(Y ρ在0Y 附近Taylor 展开，取前两项。
即：因此要使得)(Y ρ向最大值迭代，只要Y 的搜索方向与梯度方向一致即可，通过求导可得到0Y 的梯度方向。
从而可以推导出Mean Shift 向量：(3-4)其中，1Y 是目标的新中心坐标；)()('x k x g -=，是函数)(x k 的影子核。
通过反复迭代，当Mean-Shift 向量g h H m ⋅，)(0Y g 的模值小于给定常量ε时，则认为完成了目标定位。
3.2 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法粒子滤波是蒙特卡罗方法和贝叶斯估计理论结合的产物，它通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法从时域实现递推贝叶斯估计。
粒子滤波算法其思想是利用一系列随机抽取的样本以及样本的权重来计算状态的后验概率密度。
从而实现目标的跟踪。
粒子滤波算法通过状态-空间模型中不断演化的具有权值的粒子来估计目标状态，不用满足系统为线性、噪声高斯分布，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统,但是基本的粒子滤波算法会出现粒子退化现象，使跟踪的精确性大大降低。
3.2.1 贝叶斯重要性采样在粒子滤波算法中，重要性采样是一个重要环节。
它解决的问题是在随机变量难以采样的情况下，求取随机变量x 的数学期望值。
由前面讨论可知，后验概率密度可由一组采样加权的粒子来近似，但是在实际情况中，后验概率密度是未知的，所以不能直接对后验概率密度采样获得粒子。
要解决这个问题的常见做法是对一个容易获得的建议分布)(:1:0t t z x q 进行采样，于是期望的计算可以转化为：(3-5)其中)(:0t t x w 为重要性权值，计算公式如下：02120101000)(Y H Y X g w H Y X g w X Y Y Y m h i n i ihi n i i i H g h -⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=∑∑==⋅tt t t t t t tt t t t t t t t t tt t t t t t t t dx z x q z p x w x g dx z x q z x q z p x p x z p x g dx z x q z x q z x p x g x g E :0:1:0:1:0:0:0:1:0:1:0:1:0:0:1:0:0:1:0:1:0:1:0:0:0)()()()( )()()()()()( )()()()()]([⎰⎰⎰===∑∑==+=mu u um u u u Y p q q Y p Y 1010)(21)(21)(ρ(3-6)将)(:0t t x w 代入式(3-5)中可得：(3-7)其中，)(:1:0t t z x q E 表示根据建议分布获得的期望，因此期望()0:t E g x ⎡⎤⎣⎦可以近似表示为：()()()0:0:0:1ˆNi i t t t t i E g x g x w x ==⎡⎤⎣⎦∑% (3-8)式中，0:it x 表示从()0:1:t t q x z 中获得的独立随机样本，()0:i t t w x %表示标准化权值，即()()()0:0:0:1it t it t Nitti w x w x w x ==∑% (3-9)3.2.2 序列重要性采样为了序贯估计后验分布，建议分布的表达式重新写为：()()()0:1:0:11:10:1,1:1t t t t t t t q x z q x z q x x z ----=(3-10)假设状态变量与观测变量相互独立，且遵循一阶马尔科夫过程，则：()()()0:011tt j j j p x p x p x x -==∏(3-11)()()1:0:1tt t j j j p z x p z x ==∏(3-12)重要性权值的递推公式可以表示为：()()()()()10:10:0:11:,t t t t t t t t t t t p z x p x x w x w x q x x z ---=(3-13)上式表明，只要选择合适的建议分布获取采样粒子，就可以递推计算粒子重要性权值。