(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述
基于深度学习的视频目标识别与跟踪算法研究
基于深度学习的视频目标识别与跟踪算法研究一、引言随着人工智能的迅速发展，深度学习技术在图像和视频处理领域的应用越来越广泛。
视频目标识别与跟踪是其中的一个重要研究方向。
本文将基于深度学习技术，探讨视频目标识别与跟踪算法的研究。
二、视频目标识别算法1. 传统算法传统视频目标识别算法主要基于图像特征提取和机器学习技术。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
传统算法的优点是计算量小，速度快，但在处理复杂场景和变化较大的目标时表现不佳。
2. 深度学习算法深度学习算法在目标识别领域取得了突破性进展。
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型，可以实现图像处理任务。
借助于深度学习算法，视频目标识别可以更准确地检测和识别目标。
三、视频目标跟踪算法1. 传统算法传统视频目标跟踪算法主要基于目标外观和运动模型。
常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些算法在简单场景下效果不错，但对于目标快速运动、遮挡等复杂场景的处理存在一定难度。
2. 深度学习算法深度学习算法在视频目标跟踪领域也取得了显著的进展。
基于深度学习的视频目标跟踪算法主要利用卷积神经网络模型进行特征提取，通过学习目标的外观和运动信息来实现跟踪。
这种算法能够很好地处理目标快速运动和复杂背景等问题。
四、基于深度学习的视频目标识别与跟踪算法1. 目标识别算法基于深度学习的视频目标识别算法一般包括以下步骤：首先，对视频进行预处理，包括帧间差分和背景建模等；然后，利用深度学习模型提取目标的特征；最后，利用分类器对目标进行识别。
2. 目标跟踪算法基于深度学习的视频目标跟踪算法一般包括以下步骤：首先，利用深度学习模型提取目标的特征；然后，对目标进行初始化，通过目标位置和大小来建立目标模型；接着，利用目标模型进行目标跟踪；最后，根据新的目标特征更新目标模型。
五、实验与评估为了验证基于深度学习的视频目标识别与跟踪算法的性能，我们进行了一系列实验，并对结果进行了评估。
实验结果表明，基于深度学习的算法在视频目标识别和跟踪上具有较高的准确性和鲁棒性，可以更好地应对复杂场景和变化较大的目标。
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。
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。
目标检测算法综述
目标检测算法综述 目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，其目的是在图像或视频中准确地识别和定位出关键目标的位置。目标检测算法能够广泛应用于许多领域，如自动驾驶、视频监控、机器人技术等。本文将对目标检测算法进行综述，包括传统的基于特征工程方法以及近年来兴起的深度学习方法。
首先，我们来介绍一些传统的目标检测算法。其中，最基础的方法是滑动窗口法，其思想是在图像上移动一个固定大小的窗口，然后使用分类器来判断窗口内是否包含目标。这种方法的缺点是计算量非常大，而且对目标尺寸和位置不敏感。
为了解决滑动窗口法的问题，研究者提出了一系列基于特征工程的方法，如Haar特征和HOG特征等。Haar特征是基于图像的亮度差异所定义的，可以有效地描述对象的边缘和纹理信息。HOG特征则是基于梯度方向直方图计算的，能够有效地描述对象的形状和外观。这些特征工程方法结合了分类器（如SVM）可以实现较好的目标检测效果。
然而，传统的特征工程方法需要手动设计和提取特征，这对于复杂的目标检测任务来说非常困难。而且，这些方法对目标的尺寸、姿态和光照变化等因素非常敏感，且易受到背景干扰的影响。
近年来，深度学习方法的兴起给目标检测带来了重大突破。深度学习方法能够自动从数据中学习特征，并且具有很强的非线性拟合能力，因此在目标检测任务中取得了非常显著的成果。
最经典的深度学习目标检测算法是基于卷积神经网络（CNN）的方法，如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。这些方法通过在图像上提取感兴趣区域（Region of Interest，ROI），然后对每个ROI进行分类和位置回归。Faster R-CNN进一步引入了候选区域生成网络（Region Proposal Network，RPN），从而实现了端到端的目标检测。
除了基于CNN的方法，还有一些基于单阶段检测的方法，如YOLO和SSD等。这些方法通过将目标检测任务转化为多类别回归问题，直接从输入图像中输出目标的位置和类别信息。这样既能够提高检测速度，又能够取得较好的检测精度。
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。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪
基于深度学习的视频目标检测与跟踪 深度学习技术的快速发展为视频目标检测与跟踪领域带来了全新的机遇和挑战。本文将从深度学习的角度出发，探讨视频目标检测与跟踪的方法和应用。我们首先介绍深度学习的基本原理，然后分别针对视频目标检测和跟踪进行详细的阐述。
一、深度学习基本原理 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过构建多层的神经网络，自动学习和提取数据的高层抽象特征。深度学习的主要优势在于能够高效地处理大规模的复杂数据，并且能够自动学习和优化网络参数。
二、视频目标检测 视频目标检测是指在视频序列中自动识别和定位感兴趣的目标物体。深度学习在视频目标检测中取得了显著的成果，主要方法包括基于区域的卷积神经网络(R-CNN)和单阶段检测器(SSD)。
1. 基于区域的卷积神经网络 R-CNN是一种经典的深度学习方法，其主要思想是在输入图像中提取候选目标区域，并对每个区域进行分类和定位。R-CNN包含三个主要的步骤：候选区域生成、特征提取和目标分类定位。通过引入区域建议网络(RPN)，R-CNN能够实现端到端的训练和目标检测。
2. 单阶段检测器 SSD是一种常用的单阶段检测器，其主要思想是将目标检测问题转化为一个多尺度的回归问题。SSD通过在不同的网络层级中预测目标的位置和类别，从而实现对各种尺度目标的检测。SSD具有较高的检测速度和较好的检测精度，在实际应用中取得了广泛的应用。
三、视频目标跟踪 视频目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标物体的位置和运动状态。深度学习在视频目标跟踪中也发挥了重要作用，主要方法包括基于卷积神经网络的跟踪器(KCFNet)和循环神经网络的跟踪器(LSTM-TrM).
1. 基于卷积神经网络的跟踪器 KCFNet是一种常见的基于卷积神经网络的跟踪器，其主要思想是通过在目标周围的感觉窗口中提取特征，并利用卷积神经网络提取高层特征。KCFNet具有较好的跟踪准确性和较快的跟踪速度，是一种高效的视频目标跟踪方法。
视频目标检测与跟踪技术的研究
视频目标检测与跟踪技术的研究随着数字化、智能化技术的飞速发展，人们对于信息的获取和利用方式也越来越多样化，其中视频技术的广泛应用，成为当前社会生产力和科技进步的重要标志之一。
而对于视频技术的研究与应用，目标检测与跟踪技术无疑是其中重要的一环。
本文将从视频目标检测与跟踪技术的定义、原理、分类、应用和未来发展等方面进行介绍和探讨。
一、视频目标检测与跟踪技术的定义目标检测与跟踪技术是指利用计算机视觉的相关技术，对视频中的目标进行定位和追踪的一种方法。
目标检测与跟踪技术通过对视频数据进行处理与分析，提取其中的目标信息，并将其与背景分离，经过一系列的处理后得出目标的位置、状态等信息，从而实现视频中的目标定位和追踪。
二、视频目标检测与跟踪技术的原理视频目标检测与跟踪技术的原理与计算机视觉领域中的图像处理技术有关，主要包括目标检测、目标跟踪和对象识别三方面。
1. 目标检测目标检测是指利用图像分析技术，检测视频中的目标是否存在，并确定该目标的位置、大小等信息。
通常，目标检测技术可以分为两种类型：一类是基于传统特征的方法，包括边缘检测、色彩变化检测等传统图像处理技术；另一类是基于深度学习和人工智能的方法，利用深度神经网络进行特征提取和检测，从而提高目标检测的准确性和效率。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在目标检测的基础上，持续追踪目标的位置、大小、速度等参数，并依据这些参数进行目标的预测和跟踪。
目标跟踪涉及的技术有多种，包括相关滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等。
3. 目标识别目标识别是指对目标进行分类和识别，并将其与已有的目标数据库进行比较，采取相应的处理方法。
目标识别技术有多种，包括特征提取、模板匹配、深度学习等。
三、视频目标检测与跟踪技术的分类视频目标检测与跟踪技术根据其实现的方式和应用领域，可以分为多种类型，主要有以下几种：1. 基于运动的目标检测与跟踪技术基于运动的目标检测与跟踪技术是指利用运动检测的方法，针对视频中的运动目标进行定位和跟踪。
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。
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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(,)kfxy和(1)(,)kfxy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)(,)(,)kkkDifffxyfxy (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1kDiff；2、对所得到的差值图像1kDiff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1kQ进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1kM。
111255,,(,)0,,(,)kkkifDiffxyTQifDiffxyT
（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(,,)Ixyt在
ttd时刻该点运动到(,)xyxdyd，象素值为：(,,)xytIxdydtd则在强度
不变的假设下： (,,)(,,)xytIxdydtdIxyt （2-3） 公式2-3即为光流约束方程，将式2-3泰勒展开，并令td趋于0，我们可以得到： 0xytIuIvI （2-4）
其中xIIx，yIIy，tIIt，xtudd，ytvdd，(,)uv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(()(()()()()))minuuvvxytxyxyxyEIuIvIadd
（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[][][][]nnnntxxyxynnnntyxyxyuuIIuIvIaIIvvIIuIvIaII
（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： [,,(,),(,),(,),......]kxyfxyLBPxyIxyIxy 3、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。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标