光流法运动目标跟踪论文
基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究
基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人体运动跟踪已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。
其中，基于光学流算法的人体运动跟踪技术在近年来得到了广泛的关注和研究。
本文将分析光学流算法的原理，并阐述其应用于人体运动跟踪技术的具体方法和实现过程。
一、光学流算法原理光学流是指在连续帧图像上相邻像素点亮度值的变化关系。
在运动中，物体或者场景的像素点都会发生亮度值的变化，在短时间内进行相邻帧的对比，可以得到运动场景随时间变化规律的运动轨迹。
因此，光学流算法的基本原理是在连续帧图像上通过计算相邻像素点亮度值的变化关系，得出运动场景的运动规律，并推算出物体或者人体的运动轨迹。
光学流算法可以分为基于区域的方法和基于点的方法两种。
基于区域的方法是指将图像分成多个区域，计算每个区域内像素点的平均亮度变化，得到每个区域的运动向量，再通过插值计算出整幅图像的运动向量。
基于点的方法是指选取一些参考特征点，比如角点或者边缘点，计算这些点的光流，并通过插值计算出整幅图像的运动向量。
二、光学流算法在人体运动跟踪中的应用在人体运动跟踪中，光学流算法可以通过计算人体运动轨迹得到运动特征信息，达到运动分析、姿态识别和互动交互等目的。
运动分析是指分析人体在运动过程中的运动规律和姿态变化，包括步态分析、手势分析、面部表情分析等。
通过计算人体的光流，可以得到人体的运动特征，比如运动速度、运动方向等，进而分析出人体的运动规律和姿态变化。
从而可以实现步态识别、手势识别、面部表情识别等应用，比如体育竞赛中的运动员分析、身体语言分析等。
姿态识别是指通过数学模型对人体姿态进行识别，常应用于人机交互、虚拟现实和游戏等领域中。
光学流算法可以通过计算关节点的移动轨迹，得到人体的关节角度和方向，并通过建立人体姿态模型识别人体姿态，比如姿势训练、面部情感交互等应用。
互动交互是指通过人体姿态和运动特征对计算机或者设备进行交互。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其能实时、准确地捕捉运动目标的轨迹和位置信息，被广泛地应用于各种实际应用场景中。
本文将介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的基本原理、方法及最新进展。
二、光流法基本原理光流法是利用图像序列中像素强度变化信息来检测运动目标的一种方法。
它通过分析图像序列中像素点的亮度变化情况，从而确定各像素点的运动矢量，即光流。
根据光流的大小和方向，可以确定图像中运动目标的轨迹和位置信息。
光流法具有计算简单、实时性较好等优点，在运动目标检测与跟踪中得到了广泛应用。
三、光流法在运动目标检测中的应用1. 背景建模与去除：通过光流法对图像序列进行背景建模，将背景与前景分离，从而实现对运动目标的检测。
该方法可以有效地去除背景噪声，提高运动目标检测的准确性。
2. 动态阈值设定：根据图像序列中像素点的光流大小和方向，设定动态阈值来区分运动目标和背景。
这种方法能够根据实际情况自动调整阈值，从而提高运动目标检测的鲁棒性。
3. 轮廓提取：利用光流矢量场对图像进行分割，提取出运动目标的轮廓信息。
这种方法可以有效地提取出运动目标的形状特征，为后续的跟踪和识别提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用1. 特征点匹配：通过光流法计算的特征点与已知的特征点进行匹配，实现运动目标的跟踪。
该方法具有较好的鲁棒性，适用于复杂的场景和光照条件变化。
2. 基于区域的跟踪：利用光流场估计的区域内像素点的动态信息，对运动目标进行区域性跟踪。
该方法能够提高跟踪的准确性和稳定性，减少因噪声和遮挡等因素导致的跟踪失败。
3. 多线索融合：将光流法与其他传感器数据（如深度信息、声音信息等）进行多线索融合，实现多模态的跟踪方法。
这种方法能够提高跟踪的准确性和可靠性，适用于多种复杂场景。
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测一直是一个备受关注的话题。
在实际应用中，如视频监控、自动驾驶等领域，对运动目标进行准确、快速的检测是非常重要的。
稀疏光流算法是一种常用的计算机视觉方法，它可以从连续帧图像中提取目标的运动信息，并且能够在一定程度上实现运动目标检测。
本文将探讨基于稀疏光流算法的运动目标检测研究，介绍稀疏光流算法的原理与应用，并基于该算法对运动目标检测进行实验研究，探讨其在实际应用中的效果与局限。
一、稀疏光流算法的原理与应用1. 稀疏光流算法的原理稀疏光流算法是一种基于光学流理论的运动目标检测方法。
它通过对连续帧图像中像素点的位移进行分析，从而确定目标的运动状态。
其核心原理是利用像素点之间的灰度值差异及其时间差来计算目标的位移，从而得到目标的光流场。
在计算过程中，由于光流场并非每个像素点都需要进行计算，因此称之为稀疏光流算法。
2. 稀疏光流算法的应用稀疏光流算法在运动目标检测中有着广泛的应用。
它可以用于检测视频中的移动物体，实现运动目标跟踪、行为分析等功能。
在实际应用中，稀疏光流算法可以结合其他计算机视觉技术，如背景建模、目标检测等方法，从而实现对运动目标的快速、准确的检测。
二、基于稀疏光流算法的运动目标检测研究1. 实验设计本文基于稀疏光流算法对运动目标检测进行了实验研究。
我们选取了多个不同场景的视频序列，并使用Matlab和OpenCV等工具对视频进行处理和分析。
在实验设计中，我们首先需要对视频进行预处理，包括视频帧的读取、灰度转换等操作；然后利用稀疏光流算法对视频进行光流场的提取和分析；根据光流场信息进行运动目标检测，并进行性能评价。
2. 实验结果与分析实验结果显示，基于稀疏光流算法的运动目标检测在一定程度上能够实现对运动目标的准确检测。
尤其在静态背景下的目标检测任务中，稀疏光流算法表现出了较好的性能。
在复杂背景下（如强光、阴影等情况）以及目标尺度变化较大的情况下，稀疏光流算法的性能明显受到限制，容易出现漏检测或误检测的情况。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是一项至关重要的技术。
该技术通过实时获取并分析视频序列中的图像信息，对运动目标进行准确检测与跟踪，进而实现目标识别、行为分析、异常检测等功能。
光流法作为一种经典的运动目标检测与跟踪方法，具有广泛的应用前景。
本文将重点介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其在实际应用中的发展前景。
二、光流法原理光流是指图像中像素点在单位时间内运动的速度和方向。
光流法基于图像序列中像素强度的变化来计算光流，从而实现对运动目标的检测与跟踪。
其基本原理是：在连续的视频帧之间，如果某个区域发生运动，那么该区域的像素强度变化将与周围区域产生差异。
通过分析这些差异，可以确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法在运动目标检测中的应用基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中像素的光流，得到每个像素的运动矢量场；然后，根据预设的阈值或其他条件，从运动矢量场中提取出运动目标的轮廓信息；最后，通过形态学处理等手段对提取出的轮廓信息进行优化和整合，得到完整的运动目标区域。
该方法可以有效地从背景中分离出运动目标，为后续的跟踪和分析提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流信息对运动目标进行连续的定位和跟踪。
具体而言，首先在初始帧中检测并确定运动目标的初始位置；然后根据后续帧中的光流信息，计算目标在连续帧之间的位置变化；最后通过一定的算法对目标的轨迹进行预测和更新，实现目标的跟踪。
该方法可以有效地解决因背景干扰、光照变化等因素导致的跟踪问题。
五、光流法的优缺点及改进方向优点：1. 适用于各种类型的运动目标，包括刚性物体和非刚性物体；2. 可以处理背景动态变化的情况；3. 在没有先验知识的情况下，能够自主地检测和跟踪运动目标。
缺点：1. 计算量大，实时性较差；2. 对光照变化和噪声较为敏感；3. 在复杂场景下，容易出现误检和漏检的情况。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
基于光流的运动目标检测跟踪快速算法
邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于光流的运动目标检测跟踪快速算法The Fast Algorithm Based on Optical Flow for Tracking Moving Targets(装甲兵工程学院)关兴来谢晓竹GUAN Xing-lai XIE Xiao-zhu摘要:采用光流算法对运动目标进行识别跟踪,其优点是能够适应复杂的背景条件,并且能保证目标分割的完整性,但现有的按照光流矢量对目标进行跟踪的算法有明显的局限性:运算量过大,并且不适用与运动特征复杂的目标。
对现有算法进行改进,采用均值平滑算法和基于光流绝对值的区域分割算法,可以有效解决这两个问题。
关键词:光流;运动目标;图像分割中图分类号:TP391.4文献标识码:AAbstract:Using optical flow algorithm for identification and tracking moving targets,the advantage is the ability to adapt to the com -plex background conditions,and can ensure the integrity of the target partition,but the existing target tracking algorithm based on op -tical flow vector has obvious limitations:excessive operation,and does not apply and movement characteristics of complex targets.Im -provements to existing algorithms,using the pyramid optical flow-based smoothing algorithm and the absolute value of the region seg -mentation algorithm can effectively solve these two problems.Key word:Optical flow;Kinetic target;Image segmentation 文章编号:1008-0570(2012)10-0421-03图像序列中的运动目标检测跟踪是指在图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术摘要：本文针对运动目标检测与跟踪问题，提出了一种基于光流法的新型技术。
通过对光流场的计算和分析，可以实现对视频图像中的运动目标进行准确检测和跟踪。
本文首先介绍光流法的基本原理和常用算法，然后提出了一种改进的光流法算法，包括光流计算、光流场分析和目标检测与跟踪过程。
最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
一、绪论运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
在许多实际应用中，如视频监控、自动驾驶等，准确地检测和跟踪运动目标对于实现自动化和智能化具有重要意义。
光流法作为一种经典的运动目标检测和跟踪方法，已经被广泛应用于计算机视觉领域。
二、光流法的基本原理光流法是通过分析图像中的像素在时间上的变化来计算出运动场的一种方法。
其基本原理是基于一个假设：在连续帧之间，邻近的像素之间有相似的运动。
因此，通过计算相邻帧之间像素的灰度值差异，可以推导出运动场的信息。
三、光流法的常用算法1. Horn-Schunck 算法：该算法是光流法中最经典的方法之一。
它假设了连续图像之间的亮度恒定，并通过最小化光流误差方程求解运动场。
2. Lucas-Kanade 算法：该算法是利用局部邻域的光流约束，求解光流方程组的一个最小二乘解。
相比于 Horn-Schunck 算法，该算法对亮度变化敏感度较低。
四、改进的光流法算法为了提高光流法在运动目标检测和跟踪中的准确性和鲁棒性，本文提出了一种改进的光流法算法。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 基于稀疏光流法计算光流：在计算光流时，为了降低计算复杂度，采用了稀疏光流法，选择了一部分具有代表性的像素进行光流计算。
2. 光流场分析：通过对光流场的统计分析，提取出关键信息，如目标的位置、速度和方向等。
同时，为了减少运动目标检测中的误检，对光流场进行滤波和优化处理。
3. 运动目标检测：基于光流场分析的结果，通过设定一定的阈值和规则，将光流场中的运动目标提取出来。
基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究.pdf
２。
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２。
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将在第四鬻重点讨论鏊予梯魔的方法和基予题配的方法，下飚简介一下这两种方法鼢基本思想。
（ａ）（ｂ）（ｃ）序列图像１的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（Ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法（基于局部的算法）各算法的仿真条件，即实验参数如下：表４．１序列１的仿真条件算法条件ＨＯｍ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ拉格朗日因子丑＝Ｏ．５，迭代次数七＝２０，对于梯度图像使用域值Ｔ＝Ｉ．０Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ特征值阈值ｆ＝１．０仿真得到的结果如下：表４．２序列１的仿真结果算法平均角误差（。
）标准误差（。
）耗时（Ｓ）Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ２６．７１１．８２８Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ４．３６．５１２晗自；滨王程大学磺士学位论文扶仿真结采可黻看涪Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法韵平均角误差最，ｊ、，扶运算耗时的角度来说，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法耗辩氇箍少，戮馥，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ是一种眈较好的算法，在下蔼｝豹仿真串，主要是嘏据平均角误差米判断一令算法的优劣。
２．合痨￡＿亭列国像２图像魏国４．８所示，图像大，ｊ、菇３００ｘ２００，班每桉ｖ《２，２）象索豹速度运动，采用离袈平涛。
（ｂ）图４．８（ａ）：序列图像２的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ｛ｔＳｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｉ【｛ａａａｄｅ算法（基于局部的算法）∥州班Ａ需１Ｉ‘ｗ∽，４，哈尔滨工程大学硕士学位论文∥州≯’一＾船≯㈣＋五（，：＋！）１＋五ｆ，：＋，！）这样做的结果是提高了准确度。
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研究生课程论文《光流法运动目标跟踪》课程名称s姓名学号专业任课教师教师评阅意见：论文成绩评阅日期课程论文提交时间：年月日摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。
实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。
关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris1.引言近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。
本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。
目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。
虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。
因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。
2.运动目标检测算法运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。
基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。
图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解图1 分析过程在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。
目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。
时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。
目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。
3.光流法1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。
物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。
光流场是一种二维（2D ）的瞬时速度场，在景物可见点中，三维（3D ）速度矢量在成像表面上形成的投影就是2D 速度场矢量。
光流包含了观测物体的运动变化信息，同时还含有景物三维结构的信息。
在许多问题的研究中，光流都起着重要作用，在计算机视觉的较高层视觉算法中，光流是一个比较重要的输入，可以实现诸如目标分割、识别、跟踪、机器人导航以及形状信息恢复等重要的任务；通过二维物体表面上的光流来研究三维结构和运动，是计算机视觉研究领域内一项很有意义和挑战的任务；在其它领域的应用中，光流信息的作用也是很明显的，例如心脏手术后，对病人心脏波动的监测、海洋及大气过程的研究和预测等。
所以看出，光流的研究不仅仅计算机视觉中，也在其他有关研究领域中是一个重要部分。
光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。
一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法；（2）基于频域的方法；（3）基于梯度的方法；简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。
研究光流场的目的是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
3.1运动场与光流场在图像中，运动场是由每个点的运动速度矢量构成的。
当运动目标在相机前运动，或者相机在物体不同的时候运动时，就可以获得响应的图像变化，利用这些变化可以获得相机和运动目标之间的相对运动，也可以获得场景内多个目标之间的关系。
运动场，物体在三维真实世界中的运动；光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。
具体比较如图2.图2 光流场与运动场比较光流场的目的是找到图片中每个像素点的速度向量：),(u v u，需要注意的是，这里的速度是个矢量，不仅有运动大小信息，还包括运动的方向信息。
根据前面提到的光流的微小运动和亮度恒定这两个假设，我们可以得到：),,(),,(dt t dy y dx x I t y x I +++=，该式用一阶泰勒级数展开，我们将得到：dt tI dy y I dx x I t y x I dt t dy y dx x I ∂∂+∂∂+∂∂+=+++),,(),,(，即：0x =++dt I dy I dx I t y ，令dt dx =u ，dt dy =v ，那么：t y I v I u I -=+x ，即：[]t u v y I I I -=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∙x ，假设在（u,v ）的一个小的局部领域内，亮度是恒定的，那么：，即：b u A =。
3.2 光流的计算方法从不同的分析角度引入不同的约束条件，就会导致产生不同的光流计算方法。
目前应用较为普遍的光流计算方法主要有以下四种：1) 基于梯度的方法2) 基于匹配的方法3) 基于相位的方法4) 基于能量的方法基于时空梯度的光流算法也称为微分法，是一种最常用的计算方法，根据时变图像灰度的梯度函数，梯度算法得到图像中每个像素点的运动矢量。
基于匹配的方法就是在图像序列的顺序图像之间，搜索与相对像素点最拟合的位移，这个位移就是最终需要的速度矢量。
基于相位的方法在光流的计算中引入了相位信息，在带通调谐滤波器的输出中，利用与等相位轮廓垂直的瞬时运动可以确定分速度。
a. Horn-Schunck 经典光流场计算方法b. Lucas-Kanade 方法3.3光流法原理光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予了一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。
在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。
根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。
如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。
当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。
运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如此便可以计算出运动物体的位置。
需要提醒的是，利用光流法进行物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。
光流法用于目标跟踪的原理：1) 对一个连续的视频帧序列进行处理；2) 针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标；3) 如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；4)对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如图3所示，假设已有H(x,y)，I(x,y)两个图片，如何计算H到I像素点之间的运动？显然，对于H中特定的像素点，我们应该在I图片中对应位置的周围来寻找像素值一致或者接近一致的像素点。
如此一来，不难发现，解决此类问题，一般有两个关键的假设：(1)颜色一致(2)微小运动；即，每个像素点，都不会产生较大的运动偏移。
图3 偏移过程再如下图4所示，H中的像素点(x,y)在I中的移动到了(x+u,y+v)的位置，偏移量为(u,v)。
图4 偏移量4.实验结果分析我们选取了几组视频进行测试，分别是：简单静态背景下的人、复杂静态背景下的骑车的小孩、简单动态背景下树叶的抖动、复杂背景下橄榄球运动员。
效果如下列4组图片效果对比。
图5 4组图的比较可以看出光流法算法的效果在静态背景下的效果最好，效果随着背景的复杂、多变，算法的效果会减弱。
可以看出，金字塔光流算法计算出来的光流值不仅可以达到一定的精确度，得到密集、一致且矢量较长的光流场，而且在时间开销上比较小，可以在一定程度上满足系统的跟踪的要求。
5.结束语运动目标检测与跟踪是机器视觉研究领域的重要方向，在军事和民用领域都有广泛的应用。
本文对运动目标检测和跟踪的常用方法进行了分类介绍和深入研究，选择基于光流法的运动目标检测和跟踪算法，光流法的优点是检测精度高，能完整直接的获取目标运动参数。
但是，对于光流法实时性的研究还十分浅显，仍有许多问题难以解决，仍然需要不断的改进和优化算法。
参考文献[1] The classic article by B. Lucas and T. Kanade, An iterative image registration technique with an application to stereo vision in Int. Joint Conference in Artificial Intelligence, pp. 674-679,1981, that describes the original feature point tracking algorithm.[2] The article by J. Shi and C. Tomasi, Good Features to Track in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994, that describes an improved version of the original feature point tracking algorithm.。