下的回答最全的目标跟踪的总结和比较2.视频图像跟踪算法综述比较新的算法的总结和综述，作者：PengChao对目标追踪领域博客有比较多的文章3.基于视觉的目标检测与跟踪综述自动化学报，对目标跟踪的分类和介绍比较清晰

下的回答最全的目标跟踪的总结和比较2.视频图像跟踪算法综述比较新的算法的总结和综述，作者：PengChao对目标追踪领域博客有比较多的文章3.基于视觉的目标检测与跟踪综述自动化学报，对目标跟踪的分类和介绍比较清晰

原文链接：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4256150.html最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾，又看了几篇综述性的论文，所以这篇博客算是做一个简单的记录

Paperhttps://github.com/foolwood/benchmark_results专栏https://zhuanlan.zhihu.com/visual-tracking?group_id=840232915295170560重要网站链接https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.

以下内容摘自一篇硕士论文《视频序列中运动目标检测与跟踪算法的研究》：1950年Gibson首先提出了光流的概念，光流(opticalflow)法是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。

由于毕业论文方向选定为视频目标检测与跟踪，经过在paper池中查找，从rbg大神的R-CNN系列一直找到这篇最新的顶级paper，发现这篇论文的思路太棒了，而且该项目还自己写了一个开源的框架，论文的实验也开源了

运动目标跟踪在军事制导，视觉导航，机器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的应用。例如，在车辆违章抓拍系统中，车辆的跟踪就是必不可少的。在入侵检测中，人、动物、车辆等大型运动目标的检测与跟踪也是整个系统运行的关键所在。所以，在计算机视觉领域目标跟踪是一个很重要的分支。运动目标检测是运动目标跟踪的前提；运动目标检测，依据目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下的运动检测与动态背景下的运动检测。一，静

FROM：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4256150.html最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾，又看了几篇综述性的论文，所以这篇博客算是做一个简单的记录

以下内容摘自一篇硕士论文《视频序列中运动目标检测与跟踪算法的研究》：1950年Gibson首先提出了光流的概念，光流(opticalflow)法是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。

最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾，又看了几篇综述性的论文，所以这篇博客算是做一个简单的记录，对几个重要的概念进行了描述与分析。并没有去研究现在这一领域那些最近的研究成果。

         本文根据MasayukiYokoyama等人的论文Acontour-basedmovingobjectdetectionandtracking结合自己的理解而成，如果对论文感兴趣的，可以点击打开链接 下载论文，有问题欢迎交流。          作者提出了一种基于梯度光流法以及边缘算子的线条聚类的运动目标检测算法。与传统的基于灰度、颜色等特征的方法相比，该方法具有更鲁棒的性能。算

    今天开始更，也不知道有没有人会看，学习要抱着一种师夷长技以自强的心态，本人不是崇洋媚外，只是目标cv这方面也确实国外比我们领先很多。呵呵，这个总结是我论文里的，仅供大家学习哦。   视频序列中目标的准确检测与跟踪是一个颇具有挑战性的任务，其中制约跟踪效果的最大因素莫过于目标的外表变化，主要包括姿势变化和形变等内因变化，也有光照、移位、相机视角及遮挡等外因变化。而我们所要做的就是构造模型，准

在运动目标检测中，常常会出现由于光线被遮挡，或场景其他物体的遮挡，在目标附近或场景里出现阴影，阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便。如今，国内外已有不少文献来研究这个问题，并且提出了各种各样的阴影去除算法。本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法，该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况，希望能给大家一些帮助：(介绍下算法的思路：算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理，即：r=R

以下内容摘自一篇硕士论文《视频序列中运动目标检测与跟踪算法的研究》：1950年Gibson首先提出了光流的概念，光流(opticalflow)法是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。

以下内容摘自一篇硕士论文《视频序列中运动目标检测与跟踪算法的研究》：1950年Gibson首先提出了光流的概念，光流(opticalflow)法是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。

视频目标检测与跟踪实现代码：#include"cv.h"#include"highgui.h"#include#include#include#include//varioustrackingparameters

现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等等。