视频运动目标检测与跟踪算法的深度探究

"这篇博士学位论文聚焦于视频运动目标检测与跟踪算法的研究，由东南大学的张涛撰写，导师为费树岷教授。论文探讨了计算机视觉领域的关键问题，特别是如何在动态场景中有效地检测和跟踪运动目标。" 文章中提到的知识点主要包括： 1. 多摄像机监控系统：多摄像机系统在处理多目标交互和遮挡问题上有巨大潜力，但如何建立和协调多个摄像机之间的关系以及根据场景事件进行调度是当前需要深入研究的挑战。 2. 非刚性运动目标检测与跟踪：对于有复杂连接的非刚性运动目标，其部分运动和整体运动的分析与跟踪是难题，尤其是在高自由度的肢体运动如人体运动分析中。 3. 数学理论在计算机视觉中的应用：控制理论、时间序列分析、微分几何等数学工具的最新进展正逐渐被应用于计算机视觉领域，这些进展有望推动该领域的发展并深远影响未来的生活。 4. 视频运动目标检测：论文提出了基于全局运动估计的视频运动目标检测算法，通过边界块投影匹配估计全局运动，使用高阶统计量减少噪声影响，并利用形态学运动滤波提取运动目标。 5. 粒子滤波跟踪：针对粒子滤波跟踪算法中的粒子贫化问题，论文提出了一种改进的重采样方法，通过增加多样性来防止粒子过于集中在一点，从而提高跟踪性能。 6. 算法性能优化：在粒子滤波跟踪中，强调了观测模型的可靠性、运动模型的准确性以及粒子的多样性和分布均匀性对于算法性能的重要性。 这篇论文深入研究了计算机视觉中的核心问题，并提出了具体的解决方案，对于视频监控、机器人导航、人机交互等多个领域的技术进步有着重要的理论支持和实践价值。