康晓梅，穆柯楠，康 贤

（1.西安翻译学院陕西西安710105；2.长安大学陕西西安710064）

基于视频图像的运动目标检测及跟踪是计算机视觉研究领域的研究热点，在智能交通控制系统中的交通信息采集以及智能化视频监控系统中均有广阔的应用前景[1]。运动目标的检测与跟踪通常被分为两个独立的部分，分别采用不同的算法机制来实现[2]。针对摄像机运动情况下的目标检测，文献[3]采用基于光流法的运动目标检测方法，通过对独立运动目标进行光流分析，以获取运动目标的运动信息。然而光流法计算量较大，算法实时性差，且对噪声较为敏感。文献[4-5]提出基于homography变换的方法来建立自适应背景模型，从而区分前景运动目标和背景区域。文献[6]基于背景建模的目标检测方法能够提取出完整的目标区域，然而背景建模过程计算量较大，不利于实时检测。文献[7]通过寻找两幅图像的SIFT特征匹配点对，利用一定的背景更新机制，用仿射变换后的背景图像对当前背景对应区域进行更新，然后利用背景差法检测运动目标。文献[8]通过寻找相邻两帧图像的匹配点对，计算几何变换模型使两帧图像对齐，然后利用帧间差分法检测运动目标。

常用的目标跟踪算法有基于特征的跟踪[9]、基于区域的跟踪[10]和基于模型的跟踪[11]。其中基于特征的目标跟踪方法主要优点是对尺度、形变和亮度等变化不敏感，并且在目标被部分遮挡的情况下，只要有一部分特征存在，仍然可以跟踪运动目标。……