运动目标检测跟踪主流算法

运动目标跟踪主流算法大致分类

不全，需要慢慢补充

 一．运动目标检测

 （一）背景差

 1.帧差

2.GMM

等

 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。

 （二）运动场

 光流法

 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。

 二．目标跟踪

 1.区域与区域匹配

 这种算法的优点在于当目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定。但其缺点首先是费时，当搜索区域较大时情况尤其严重；其次，算法要求目标变形不大，且不能有太大遮挡，否则相关精度下降