毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、选题背景和意义随着汽车的广泛普及，电子和计算机技术的快速发展，无人驾驶已经成为一个前景广阔的领域。
感知技术是无人驾驶领域最基础的关键技术之一，各种传感器被应用在无人驾驶汽车上。
[1]基于视觉的感知技术，其数据获取容易，信息量大，受到了研究人员的广泛青睐。
[2]随着单片机和传感器等相关产品和工业的快速发展，构建视觉跟踪系统的综合成本一直在下降，完全是在可承受的范围内。
由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步，通过智能汽车驾驶系统，使得无人汽车作为人类的助手，走进日常生活。
使用NXP的MCU，处理视觉信息，然后控制无人车对目标人进行跟随，对我们以后进一步研究和生活会发挥重要的作用。
二、国内外现状视觉跟踪的算法现在通常被分成四类，分别是基于模型的跟踪、基于区域的跟踪、基于活动轮廓的跟踪和基于特征的跟踪，这种分类涵盖了目前大多数的视觉跟踪算法，而人体目标的视觉跟踪属于视觉跟踪中被关注最多的一块，下面对在这种分类体系下对每类所属的代表性算法进行介绍。
（１）基于模型的跟踪对于人体目标的视觉跟踪，通常有三种模型，即线图模型：人体运动的实质是骨骼运动，因此该表达方法用直线以及连接点来拟合人体的各个部分；二维模型：人体是三维空间到二维图像平面的投影，并且可以大致近似成可变形的轮廓，块状区域，色带等；三维模型：这类方法尝试在三维空间用多面体完整表述人体，比如椭圆柱面，广义锥和球体等。
很显然基于模型的方法主要是用来跟踪人体各部分各关节和进行运动分析，可以查询文献[3-7]来了解。
图1人体表面网格和关节模型（２）基于区域的跟踪基于区域的跟踪基本思想是以一个相互连接的块状区域来表示目标的模板，通常区域略大于目标，形状可以是规则的，如矩形，也可以是不规则的，跟踪则通过使用相关性测量来实现，这些相关性测量也被称作距离测量，常用的有housdorff距离［8］，差值平方［9］等，为了减少计算量，此类方法都结合预测算法，比如卡尔曼预测［11-18］、线性预测等［10］来估计目标的位置，但是存在的问题是需要对目标因姿态改变而产生的模板进行更新。
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