视频目标检测与跟踪算法综述
目标检测与跟踪算法的研究与应用
目标检测与跟踪算法的研究与应用摘要：目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于自动驾驶、智能监控、人脸识别等领域。
本文将介绍目标检测与跟踪的基本概念、常用算法以及在实际应用中的一些挑战和解决方法。
1. 引言目标检测与跟踪是计算机视觉和图像处理领域的核心问题之一。
目标检测主要是通过算法从图像或视频中识别出感兴趣的目标物体，并对其进行定位和分类。
目标跟踪则是在序列图像或视频中，根据目标物体的先前信息，追踪目标物体在连续帧中的位置和形态变化。
2. 目标检测算法目标检测算法主要分为两类：传统方法和深度学习方法。
传统方法包括基于特征的算法（如Haar特征、HOG特征和SIFT特征）和基于学习的算法（如AdaBoost和支持向量机）。
这些算法在处理速度和准确性方面有一定的优势，但在复杂场景中性能有限。
深度学习方法则采用神经网络结构，通过大规模数据集的训练，能够达到更高的准确性和鲁棒性。
主要的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）和区域生成网络（R-CNN）。
3. 目标跟踪算法目标跟踪算法主要分为两类：基于特征的算法和基于深度学习的算法。
基于特征的算法主要利用目标物体在连续帧中的位置和外观特征进行匹配，如相关滤波器和粒子滤波器。
这些算法在目标物体尺度变化、遮挡和背景杂乱等情况下存在一定的限制。
基于深度学习的算法则通过神经网络进行目标跟踪，通过对大量数据的学习，可以在各种复杂情况下实现高精度跟踪。
主要的基于深度学习的算法包括循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
4. 应用现状与挑战目标检测与跟踪算法在各种实际应用中得到了广泛的应用。
在自动驾驶领域，目标检测与跟踪算法可以识别道路上的车辆、行人和交通标志，并实现车辆的自主导航和交通规则遵守。
在智能监控领域，目标检测与跟踪算法可以识别异常行为并报警，有效提高安全性。
在人脸识别领域，目标检测与跟踪算法可以识别人脸并进行身份验证和人脸表情识别。
视频目标跟踪算法综述
信 息 技 术14科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.02.014视频目标跟踪算法综述①杨亚男1 付春玲2（1.河南大学计算机与信息工程学院 河南开封 475001;2.河南大学物理与电子学院 河南开封 475001）摘 要:本文介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展。
首先给出了视频目标跟踪技术的定义和特点；然后将其分为生成式跟踪算法和判别式跟踪算法两大类，进而简单评析了两大类算法中的经典方法；最后进行了总结和展望。
关键词:目标跟踪 生成式跟踪算法 判别式跟踪算法中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)01(b)-0014-02①基金项目：河南大学第十五批教学改革项目“《嵌入式系统原理与开发》课程教学改革研究”，河南大学民生学院教育教学 改革研究项目“《计算机控制技术》课程教学改革研究”，河南大学第十六批教学改革项目”自动化专业课程体系 与教学内容改革研究”项目编号:HDXJJG2016-011。
视频目标跟踪是对视频序列中特定的目标进行检测，以获取其位置、运动轨迹等信息，从而进行后续深入的处理与分析[1]。
视频目标跟踪算法按照跟踪过程是否包含对目标的检测，可分为生成式跟踪算法与判别式跟踪算法[2]。
生成式跟踪算法首先进行目标检测，进而对前景目标进行表观建模，然后按照一定的跟踪策略估计跟踪视频中目标的最优位置；判别式跟踪算法则对视频中每一帧图像进行检测以获取目标状态，因此该方法又被称为基于检测的跟踪方法。
1 生成式跟踪算法生成式跟踪算法按照表观模型的建立形式分为基于核的算法、基于子空间的算法以及基于稀疏表示的算法[2]。
基于核的算法首先对目标进行表观建模，进而确定相似性度量策略以实现对目标的定位。
该算法适用于非刚体目标跟踪，利用目标色彩信息的概率密度函数进行表观建模，通过Mean Shift理论对运动目标位置进行估计，该方法又称为Mean Shift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。
目标检测和跟踪算法
目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪算法是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目标是从图像或视频中准确地检测和跟踪特定的目标。
通过这些算法，计算机可以自动识别出图像或视频中的目标，并对其进行跟踪，实现对目标的实时监测和分析。
目标检测算法是指通过计算机视觉技术，自动地从图像或视频中检测出目标的位置和大小。
目标检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标检测算法是早期的目标检测方法，其主要思想是通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和颜色等，然后利用分类器对目标进行识别。
常用的特征提取方法包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法在精度和效率方面有一定的优势，但对于复杂场景和多类别目标的检测效果有限。
基于深度学习的目标检测算法是近年来发展起来的一种新兴方法。
深度学习算法通过构建深层神经网络模型，实现对图像特征的端到端学习和自动提取。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过卷积层、池化层和全连接层等组成，可以有效地提取图像中的特征。
常用的基于深度学习的目标检测算法包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和YOLO等。
这些算法在目标检测的精度和效率上都取得了显著的突破，广泛应用于计算机视觉领域。
目标跟踪算法是指在目标检测的基础上，通过连续的图像或视频帧，实现对目标的连续追踪。
目标跟踪算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的目标跟踪算法主要通过提取目标在连续帧中的特征，如颜色、纹理和形状等，然后利用相似度度量或运动模型进行目标的匹配和跟踪。
常用的特征提取方法包括MeanShift、CamShift和MIL等。
这些方法在简单场景和目标运动较小的情况下效果较好，但对于目标形状变化大或遮挡较多的情况下效果有限。
基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点，其主要思想是通过构建深度神经网络模型，实现对目标的连续追踪。
基于图像分析的视频目标跟踪算法研究
基于图像分析的视频目标跟踪算法研究一、引言随着计算机视觉和图像分析技术的快速发展，视频目标跟踪算法成为了研究热点之一。
视频目标跟踪算法能够在视频中自动地追踪感兴趣的目标并提取出相关信息，对于实际应用具有重要意义。
本文将围绕基于图像分析的视频目标跟踪算法展开研究，对该算法的综述、发展与应用、关键问题与挑战以及研究方向进行深入探讨。
二、视频目标跟踪算法综述2.1 图像分析技术概述图像分析技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，通过对图像进行预处理、特征提取、目标识别等操作，实现对图像中目标的自动识别和分析。
图像分析技术在视频目标跟踪算法中扮演着重要角色，为算法提供了必要的信息基础。
2.2 视频目标跟踪算法分类视频目标跟踪算法根据其实现原理和方法的不同可以分为多种类型，包括传统的基于特征提取的算法、基于机器学习的算法和基于深度学习的算法等。
每种算法都有其独特的优势和适用场景。
2.3 基于图像分析的视频目标跟踪算法基于图像分析的视频目标跟踪算法是利用图像分析技术，通过对视频帧的分析和处理，实现对目标在时间维度上的跟踪和定位。
该算法通常包括目标检测、目标跟踪和目标状态更新等步骤，通过将连续帧之间的信息进行关联，实现目标在视频中的连续追踪。
三、视频目标跟踪算法的发展与应用3.1 视频目标跟踪算法的发展历程视频目标跟踪算法经历了从传统的基于特征提取的算法到基于机器学习的算法再到基于深度学习的算法的演进过程。
随着计算机硬件能力和大数据技术的不断提升，视频目标跟踪算法在精度、实时性和鲁棒性等方面取得了显著进展。
3.2 视频目标跟踪算法的应用领域视频目标跟踪算法在安防监控、交通管理、智能车辆、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
通过实时追踪感兴趣的目标，可以实现目标的识别、定位和分析，从而为智能系统提供决策支持。
四、视频目标跟踪算法的关键问题与挑战4.1 视频目标跟踪算法的精度问题视频目标跟踪算法在实际应用中需要具有较高的跟踪精度，但由于背景干扰、光照变化、目标遮挡等原因，目标跟踪的精度往往无法满足实际需求。
基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展
基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题之一、无人机航拍视频数据丰富、画面复杂，对目标检测与跟踪算法的要求高，深度学习在该领域具有很大的潜力和优势。
本文将对基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪的研究进展进行综述。
目标检测是无人机航拍视频处理的首要任务，旨在自动地识别出视频中存在的目标。
基于深度学习的目标检测算法在无人机航拍视频中表现出了很高的检测精度和鲁棒性。
其中，YOLO（You Only Look Once）算法是一种基于单阶段检测的目标检测方法，通过将整个图像作为输入，直接预测边界框和类别。
YOLO系列算法在速度和精度上都表现出了较好的性能，适用于无人机航拍视频的实时检测。
在目标跟踪方面，无人机航拍视频中目标的尺度变化、外观变化和速度变化都对算法提出了很大的挑战。
目前，基于深度学习的目标跟踪算法主要有两种思路：一种是通过卷积神经网络（CNN）提取目标特征，然后利用相关滤波器进行目标跟踪；另一种是采用循环神经网络（RNN）结合CNN，在时间序列上进行目标跟踪。
在卷积神经网络中，Siamese网络是一种被广泛应用的跟踪算法。
通过将目标图像和图像输入到同一个CNN中，Siamese网络可以输出目标和图像的相似度得分，从而进行目标跟踪。
在循环神经网络方面，长短期记忆（LSTM）网络被用于建模时间序列信息，提高了跟踪算法的鲁棒性和准确性。
总的来说，基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪领域研究进展迅速。
从目标检测到目标跟踪，再到联合目标检测与跟踪，不断有新的算法提出并取得了显著的进展。
然而，该领域还存在一些挑战，比如目标遮挡、目标识别的鲁棒性等问题，需要进一步的研究和改进。
希望随着深度学习技术的不断发展，无人机航拍视频多目标检测与跟踪算法能够在实际应用中发挥更大的作用。
目标跟踪算法
目标跟踪算法目标跟踪算法是指通过视频分析技术，实时追踪视频序列中的目标并获取其位置、形状、速度等信息的一种算法。
目标跟踪算法在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域广泛应用，能够实现自动驾驶、智能监控、动作捕捉等功能。
目标跟踪算法的主要步骤包括目标检测、目标跟踪和目标预测。
目标检测是指通过检测算法从视频帧中提取目标的位置和形状信息。
目标检测算法有很多种，常用的包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法和基于传统计算机视觉方法的背景建模、特征提取和分类器等算法。
目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和形状信息，实时更新目标的状态。
目标跟踪算法有很多种，常用的包括基于特征匹配的相关滤波器算法、卡尔曼滤波器算法和粒子滤波器算法等。
这些算法通过使用目标的特征信息（如颜色直方图、纹理特征等）来匹配目标并更新目标状态，从而实现目标的连续跟踪。
目标预测是指在目标跟踪的基础上，对目标未来位置进行预测。
目标预测算法有很多种，常用的包括基于卡尔曼滤波器的预测算法和基于运动模型的预测算法等。
这些算法通过分析目标的运动规律来推测目标未来位置，从而提前做出反应。
目标跟踪算法的性能指标通常包括跟踪精度、实时性和鲁棒性等。
跟踪精度是指算法追踪目标的准确度，即目标位置和形状信息的准确性。
实时性是指算法处理速度的快慢，即算法在给定时间内能够处理的视频帧数。
鲁棒性是指算法对噪声、光照变化、遮挡等外界干扰的抗干扰能力。
目标跟踪算法的应用非常广泛，如智能监控、自动驾驶、图像检索等。
智能监控系统可以通过目标跟踪算法实现对目标的自动跟踪和报警功能。
自动驾驶系统可以通过目标跟踪算法实现对前方车辆和行人的跟踪和避让功能。
图像检索系统可以通过目标跟踪算法实现对目标图像的搜索和匹配功能。
总之，目标跟踪算法是一种重要的视频分析技术，具有广泛的应用前景。
随着深度学习等技术的发展，目标跟踪算法的性能将进一步提升，应用范围也将更加广泛。
视频监控系统中的目标检测与跟踪
视频监控系统中的目标检测与跟踪在现代社会中，视频监控系统已经成为了维护社会安全和管理的重要工具。
其中，目标检测与跟踪技术是视频监控系统中的核心部分，它能够对目标进行自动分析和识别，实现对特定区域内的人、车、物等目标的有效监控。
本文将介绍视频监控系统中的目标检测与跟踪技术的原理、应用场景以及面临的挑战。
目标检测是视频监控系统中的一项基础任务，它的目标是从视频流中准确地检测出感兴趣的目标。
在目标检测中，常用的方法包括基于深度学习的物体检测(如YOLO、Faster R-CNN)和基于传统图像处理算法的物体检测(如Haar特征级联分类器)。
这些方法通过对图像区域进行特征提取和分类，能够有效地实现目标的准确检测和定位。
与目标检测相比，目标跟踪更加复杂，因为它需要在目标物体发生尺度、方向、形变等变化时仍能准确地跟踪目标。
传统的目标跟踪方法主要包括基于颜色直方图、光流和相关滤波器等。
然而，由于目标物体在视频中的外观变化、背景干扰等因素的影响，这些方法往往存在漏检和误检的问题。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法(如Siamese网络、Mask R-CNN)在一定程度上解决了这些问题，提升了目标跟踪的准确性和鲁棒性。
视频监控系统中的目标检测与跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，它在公共安全领域起到了至关重要的作用。
通过视频监控系统，能够实时地监测公共场所的人员流动情况，及时发现异常行为并进行预警。
其次，目标检测与跟踪技术在交通管理中也有着重要的应用。
例如，交通监控摄像头能够实时监测交通流量、违规行为等，辅助警察部门进行交通管理。
此外，它还可以应用于智能家居、工业生产、商业管理等领域，提升安全性和效率。
然而，视频监控系统中的目标检测与跟踪技术也面临着一些挑战。
首先，目标检测与跟踪技术需要在复杂的环境中进行准确识别，包括光照条件的变化、目标物体的姿态变化等。
这些因素都会对目标检测和跟踪的效果造成一定的干扰。
其次，视频监控系统通常需要处理大规模的视频数据，对计算能力和存储空间提出了高要求。
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视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。
本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。
2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。
运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。
目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。
背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。
所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。
目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。
2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。
利用此原理便可以提取出目标。
下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。
111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值） （2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。
当图像采样间隔较小时，帧差法对图像场景变化不敏感，这是帧差法的优点，但同时目标部分漏检的可能性增大了，容易使检测到的目标出现空洞。
在实际应用中，由于帧差法的简易性，帧差法经常作为某些改进算法的基础。
2.2 光流法光流的概念[30,31]是由Gibson 在1950 年首先提出的，光流理论在计算机视觉，三维运动分析中有着非常广泛的作用。
外界物体由于运动在人的视网膜上产生一系列连续变化的信息，这些信息就如同是光的流一样不断从眼中流过，故此称之为光流。
1981 年Horn 和Schunck 创造性的将二维速度场和我们通常所说的图像的灰度联系在一起，提出了光流约束方程，从而使得光流的计算有了最基本的方法。
随后光流法不断发展，按照理论基础分为：微分法，快匹配法，基于能量的方法，基于相位的方法，其中尤以微分法最为常用，该方法主要是基于下面两种假设：1、强度不变假设，即在一组连续的二维图像序列中，某个目标的运动轨迹在各帧中对应的像素点具有相同的灰度值。
2、全局平滑假设，即物体的运动矢量是局部平滑的或只有缓慢变化。
特别是刚体运动，各相邻像素点具有相同的运动速度，即速度平滑。
这时，光流矢量梯度的模值的平方应该最小，用x 和y 分量的拉普拉斯算子的平方和来表征光流场的平滑程度。
假如给定一个图像上m 点坐标为(x ，y),且它在t 时刻的象素值为(,,)I x y t 在t t d +时刻该点运动到(,)x y x d y d ++，象素值为：(,,)x y t I x d y d t d +++则在强度不变的假设下：(,,)(,,)x y t I x d y d t d I x y t +++= （2-3）公式2-3即为光流约束方程，将式2-3泰勒展开，并令t d 趋于0，我们可以得到：0x y t I u I v I ++= （2-4）其中x I I x =∂∂，y I I y =∂∂，t I I t =∂∂，x t u d d =，y t v d d =，(,)u v 即为像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场也即光流场。
光流法的主要任务就是通过求解光流约束方程求出u 、v ，但是由于只有一个方程，并不能唯一确定u 和v ，这就用到了第二个假设，在该假设下就是要使得：222222(()(()()()()))min u u v v x y t x y x y x yE I u I v I a d d ∂∂∂∂=++++++=∂∂∂∂⎰⎰ （2-5） 其中α 是个权重系数，一般取0.5,这样联合(2-4)式和(2-5)式即可得到：12221222[][][][]n n n n t x x y x y n n n n t y x y x y u u I I u I v I a I I v v I I u I v I a I I +---+---⎧=-++++⎪⎨=-++++⎪⎩ （3-6） 从推导的过程看，光流法的计算非常复杂，难于满足实时性的要求，且在目 标提取时对噪声很敏感，所以此算法还难以直接在实际中推广使用。
2.3 背景减除法背景减除法是将视频帧与背景模型进行比较，通过判定灰度等特征的变化，或用直方图等统计信息的变化来判断异常情况的发生和分割出运动目标。
基于背景差的方法，概念非常清晰。
该方法与帧差法相比，可以检测出短时间静止的目标，如短时间静止的车辆(长时间静止的车辆可以归为背景)，且不受车速快慢的限制；与光流法相比，背景差法可以通过简化算法，降低计算量，满足视频检测的实时性要求。
但随着研究的不断深人，算法的复杂性也在不断提高，特别是对较复杂场景下的前景（运动目标）检测，如针对光照变化场景下的目标检测(室外的环境光、室内的灯光等)，针对含有高噪声场景区域的目标检测(场景中含有树木、水面、旗帜等物体的反复运动)，针对场景频繁发生改变(车辆停止、背景中物体搬动等)情况下的目标检测等问题，使得算法的复杂性大大提高。
用背景减除法进行运动目标检测的主要过程包括预处理、背景建模、前景检测和运动区域后处理等。
背景建模是背景减除法的核心环节，目前主要方法有：基于背景的时间差分法、中值滤波法、W4方法、线性预测法、非参数模型法(又称内核密度估计法)、混合Gauss 法、隐马尔科夫模型法(HMM)、本征法、基于均值替换的背景估计法、码本方法等。
目前用无参的核密度估计方法对复杂场景的背景建模正成为背景差方法研究的热点，该方法特别针对具有微小重复运动的场合，如含有摇动的树叶、晃动的灌木丛、旋转的风扇、海面波涛、雨雪天气、光线反射等运动的场合。
由于基于无参的核密度估计的背景建模是对一段视频的统计分析，在对视频图像中的背景进行建模时，计算量很大，这势必会影响算法的实时性，因此需要在提高背景建模的速度与准确率上做大量的研究工作，同时改进模型的适应性。
另外，背景更新策略方面，如何判断是否需要更新背景模型，如何及时的更新背景模型都是现阶段困扰研究人员的问题。
基于无参方法的背景差法主要分为四个步骤：1、利用无参法对背景进行建模，2、核函数带宽选择，3.对背景模型进行更新，4、运动目标的提取。
对于以上三种运动目标的检测方法，帧差法实现最为简单，但目标提取效果较差，该方法通常可以作为某种改进算法的基础。
光流法相对准确，但计算复杂，实时性很差，且对多目标提取困难。
背景差法可以较好的提取目标轮廓，但该方法涉及对背景的建模，建模过程比较复杂。
这些早期提出的移动目标检测方法大都单独地处理各个像素的灰度值或颜色而没有考虑较大尺度上的特征，故可称它们为基于像素的方法。
典型的方法包括均值-阈限方法、高斯混合模型、非参数模型等。
由于这些方法没有充分利用局部像素之间的关系信息，很多有效的图像特征无法得到表示，从而导致移动目标检测精度及效度都受到影响。
后期大量的检测方法都不同程度地利用了局部区域层次的信息，称为基于区域的方法。
典型的基于区域的方法包括纹理方法直方图方法等。
针对移动目标检测的各种像素级、区域级特征不断被提出，它们各有各的优缺点。
如何能够设计一种特征将这些特征统一地结合在一起，从而充分利用各自的优势显得非常有意义。
一种简单的思路是用几种特征组成特征向量，并利用该向量作为各个像素的特征：[,,(,),(,),(,),......]k x y f x y LBP x y I x y I x y3、视频目标跟踪算法运动目标跟踪是在目标检测的基础上，对检测到的目标进行有效跟踪。
目前，在视频监控、人机交互及某些高级的视频系统中，对感兴趣目标的跟踪是其中必不可少的重要环节，它为后面更高级的视觉应用提供有价值的信息。
通常影响跟踪的因素主要有四个：目标模板的表示，候选目标的表示，相似度的衡量和搜索的策略。
衡量跟踪算法优劣的条件有两个，即实时性和鲁棒性，所以一个好的跟踪算法应满足：1. 实时性好：算法要费时少，至少要比视频采集系统的采集速率快，否则将无法实现对目标的正常跟踪。
如果跟踪系统还涉及到其他的图像处理环节，那么就要预留较多的时间给图像处理部分，所以实时性至关重要。
2. 鲁棒性强：实际的观测环境，图像的背景可能很复杂。
光照、图像噪音及随时可能出现的目标遮挡，均使目标的跟踪变得非常困难。
因此算法的鲁棒性对跟踪效果的好坏起着重要的作用。
以上提到的两条很难在系统中同时得以满足，往往需要某种折中，以期得到较好的综合性能。
通常运动目标的跟踪可以分为运动目标检测、运动目标的特征选取和目标的后续跟踪三个阶段。
由此可见跟踪算法远比单纯的目标检测算法复杂的多。
根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为：基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。
基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。
基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。
基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。
前两类方法都是对单帧图像进行处理。
基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息。
对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。
基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。
除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如多目标跟踪算法或其他一些综合算法。
3.1 基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。
这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。