毕业论文课题相关文献综述
1．课题的研究意义和应用价值视觉目标跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务[1]。
运动目标跟踪一直以来都是一项具有挑战性的工作, 也是研究的热点方向。
现阶段,随着硬件设施的不断完善和人工智能技术的快速发展, 运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注。
目标跟踪在现实生活中有很多应用, 包括交通视频监控、运动员比赛分析、智能人机交互、跟踪系统的设计等。
由于在目标跟踪中存在形态变化、图像分辨率低、背景复杂、部分遮挡、尺度变换等情况, 因此研究出一个性能优良的跟踪器势在必行。
2．国内外研究现状 早期的目标跟踪算法主要是根据目标建模或者对目标特征进行跟踪，主要方法有：1）基于目标模型建模的方法：有代表性的方法是光流法、区域匹配、特征点跟踪等；2）基于搜索的方法：Kalman滤波，粒子滤波等。
以上传统的目标跟踪算法虽然解决了一部分问题，但是存在没有将背景信息考虑在内，容易出现目标被遮挡时跟踪失败及跟踪算法执行速度慢的缺陷。
由于将通信领域的相关滤波引入到了目标跟踪中，目标跟踪取得了突破性的进展。
最早的平方误差最小输出和MOSSE[2]利用的就是最朴素的相关滤波思想的跟踪方法。
与之前的算法相比，MOSSE以一种更简单的跟踪策略实现。
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