许慧芳，许亚军

(太原理工大学信息工程学院，山西太原030024)

作为智能监控的基础组成部分之一，运动目标跟踪与目标检测一样是监控领域的重要问题和关键技术，也是计算机视觉与人工智能研究领域中具有相当挑战的热门研究课题之一［1］。智能视频监控中，运动目标跟踪是建立在目标有效检测的基础上、位于行为描述与理解之前的关键技术，它可以为数据融合、图像理解、场景描述等后续处理提供重要的操作平台。现阶段运动目标跟踪已经被广泛地应用在工业生产监督、医学研究、交通流量观测监控、自动导航、图像检索和恢复、天文观测等领域。

目标跟踪的技术思路是利用运动目标的位置、纹理、形状、颜色、轮廓等特征，采取某些具有特定目的的算法，通过帧图像之间对应匹配关系确定目标轨迹等相关信息，并对感兴趣目标的运动路径及状态进行确定，从而实现对视频序列中运动目标的实时跟踪［2］。图像序列目标匹配过程中，具有真正使用价值的跟踪算法需要满足三个标准，即能够在提高跟踪准确性和鲁棒性的同时保证系统运行的实时性。近年来人们从这三个评估因素出发，提出了大量的创新改进的跟踪算法。由于在不同的应用领域对运动目标跟踪的要求是不同的，目前为止并没有一种跟踪算法能够兼顾三者，因此有限的时间内目标跟踪技术还不能达到人类所需的各种场景，还有许多值得研究、改进和完善的问题。……