毕业论文课题相关文献综述

1.课题名称：视频序列中运动目标的检测与跟踪研究

文献综述

（一）课题研究背景和意义

随着计算机技术的高速发展，运动目标检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越收到人们的关注。运动目标检测和跟踪的应用广泛，在智能监控和人机交互中如：银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪技术，通过定位物体并对其行为进行分析，一旦发现物体有异常行为，监控系统就发出警报，提醒人们注意并及时处理，改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别是在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位，正因如此，对运动目标的检测与跟踪的研究很有实际价值。

运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重要意义，长久以来，一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人来执行这种长期枯燥的检测是不可靠的，而且费用也很高，因此引入运动检测非常有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。从理论研究角度看，计算机视觉研究的最终目标是解决高级视觉问题，即用机器模拟人类视觉，使其能真正理解图像内容。按照Marr理论，目标的精确分割和识别等中级视觉问题是对图像及其序列的理解的基本前提。然而，由于目标是语义层的概念，长久以来目标的精确分割始终是一个难题。对于现有的分割算法，其通用性和鲁棒性在很大程度上受限于单幅图像的可用信息量。而在图像序列和视频中，其丰富的原始数据，相近帧间的强相关性以及时间域上的动态时变模式等在很大程度上使运动目标的检测、分割和识别成为可能。这不仅有益于在此基础上的内容分析，同时也对识别分割算法的研究有相当的借鉴作用，颇具理论价值。

(二)国内外研究及应用现状

随着科学技术的发展，越来越多人致力于研究运动目标的监测与跟踪技术，作为计算机视觉处理的热门研究课题之一，近年来得到了较为广泛的发展与应用。而目标检测与跟踪技术最早出现于1937年世界上出现第一部雷达跟踪站SCR-28的时候。之后，运动目标的检测与跟踪技术在军用与民用两方面上都得到了广泛的应用，同时更激发了国内外广大研究者甚至是商家的浓厚兴趣。

在国外的研究机构中，美国国防高级研究项目署（DARPA）于1996-1999年期间与卡内基梅隆大学、戴维研究中心等著名大学和研究机构合作，联合研制了视频监控系统VSAM（VideoSurveillanceandMonitoring），其目标是开发自动视频理解技术用于实现未来战争中人力监控费用昂贵、非常危险或者人力无法实现等场合的监控通过先进的视频分析处理器实现对监控地区进行全方位的昼夜智能化监控并根据运动对象行为的危害性进行自动提示和报警等。

在国内的研究机构中，中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室在该领域做了大量研究并处于领先地位。他们对人的运动视觉监控和行为模式识别、交通场景的视觉监控和交通行为事件分析等进行了深入的研究，取得了丰硕的成果。国内其他著名高校如清华大学、北京大学、浙江大学等在智能监控相关领域也进行了深入的研究。

(三)运动目标检测的概述