毕业论文课题相关文献综述
1.视觉跟踪应用现状与发展趋势
二十世纪80年代以前,由于计算机技术的限制，对图像的处理与分析主要以静态图像为主，在动态图像序列的分析中,对运动目标的跟踪带有很强的静态图像分析的特点。视觉跟踪是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像的分析和识别上；60年代Roberts(1965年)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述；70年代，已经出现了一些视觉应用系统。
80年代至今运动目标的视觉跟踪已经成为计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架)如今，视觉跟踪技术已经成为机器人技术、计算机视觉等领域研究的热点之一。二十世纪80年代初光流法(Opticalflow)被提出之后,动态图像序列分析进入了一个研究的高潮。其中对光流法的研究热潮从其产生一直持续到了二十世纪90年代中期,有关光流法的综述性文章可以参见文献，直到最近，还有文章对L一K方法进行了回顾。但是，光流法所需的运算量即使在现阶段对计算机而言也是太大,很难满足实时性要求,同时由于采用假设的局限性使得光流法对噪声特别敏感,很容易产生错误的结果,这些缺点造成光流法与实际使用之间还存在着很大的距离。从20世纪80年代起到目前为止这近25年里,出现了众多的视觉跟踪算法.1988年,A和N对运动图像分析算法进行了总结,将算法分为两类,一类是基于光流法的分析,另一类是基于特征点的分析.此后在视觉跟踪领域中,又出现了许多新的方法,其中在文献和中,将视觉跟踪方法分为四类,分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪,这种分类方法概括了目前大多数视觉跟踪算法。
近年来,国际上对视觉跟踪问题正处于研究高潮中.许多重要国际期刊(IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence;IEEETransactionsonImageProcessing;IEEETransactionsonMedialImaging;etc.)以及重要国际会议(ICCV;CVPR;ECCV;ICIP;ICPR;IWVS;etc.)发表了大量有关视觉跟踪方面的论文,其中一些重要国际期刊还就视觉跟踪间题发行专刊进行了讨论。
目前,虽然有视觉跟踪技术大量应用在安全监控、交通控制、智能机器人、视频游戏以及军事等领域,但是如何更加鲁棒、快速、长时间连续的跟踪一些外表变化明显的柔性目标仍然是视觉跟踪技术中的一个难点问题。
2.视觉跟踪和卡尔曼滤波技术的介绍以及应用
视觉跟踪是通过对图像序列中的运动目标进行检测、提取、表达和识别，首先获得关于运动目标的位置、速度、加速度及其运动轨迹等运动参数，再通过进一步处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以最终完成更高一级的任务如对目标实施跟踪等。可见，视觉跟踪技术是一项融合图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多个领域的高技术课题，它也是实现智能机器人和智能化武器的关键技术之一，在军事指导、视觉导航、安全监控、智能交通、视频编码、医疗诊断和气象分析等领域有着广阔的应用前景和实际意义。
视觉跟踪问题引起广泛关注是由于它能够应用于民用和军事的许多领域,主要包括三个方面:视频监视,图像压缩和三维重构.
卡尔曼滤波最早是由匈牙利数学家卡尔曼在二十世纪六十年代提出的最优化自回归数据处理算法（optimalrecursivedataprocessingalgorithm），而首次实现卡尔曼滤波器的却是斯坦利斯密特（StanleySchmidt）。对于很多问题，卡尔曼滤波方法是最优、效率最高甚至是最有用的解决方法，它的广泛应用已经超过30年，其中最知名的应用就是运用卡尔曼滤波方法对阿波罗飞船的轨道进行预测，后来阿波罗飞船的导航系统便使用了这种滤波器。虽然卡尔曼滤波的应用很广泛，但它仅适用于线性系统，因此产生了许多种改进的卡尔曼滤波，包括自适应卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等。其中自适应卡尔曼滤波跟踪的目标没有机动时，算法的估计误差偏大；扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法能适应非线性系统，然而当系统噪声呈非高斯分布时，它们的滤波精度将大幅下降。同时，通过研究发现，运动目标跟踪还存在一定的困难和挑战。当目标的形状发生变化时，或是目标所处的背景存在较大扰动时，也会给目标跟踪工作带来难度，对跟踪结果也会造成不良的影响。所以，基于卡尔曼滤波的动目标视觉跟踪是一件很具有挑战性的任务。
运动目标检测技术是运动目标跟踪技术的基础，它是一种自动检测序列图像中运动目标的方法。运动目标检测技术是运动目标跟踪系统中最底层的技术，只有正确检测到运动目标，才能准确地对图像序列中的运动目标进行跟踪。所以，运动目标检测技术的好坏，会直接影响到运动目标跟踪系统的优劣。
3.视觉跟踪的问题
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