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    3.3.3    交互多模型算法    17
    3.4    本章小结    18
    4    融合颜色直方图的联合概率视频图像多目标跟踪    20
    4.1    运动目标检测    20
    4.1.1    光流法    20
    4.1.2    帧差法    20
    4.1.3    背景减除法    21
    4.2    融合颜色直方图的联合概率数据关联滤波    22
    4.2.1    颜色直方图的提取    22
    4.2.2    融合颜色直方图的JPDAF算法    23
    4.2.3    算法具体流程    23
    4.3    仿真结果与分析    24
    4.4    本章小结    26
    5    结束语    27
    5.1    本文工作总结    27
    5.2    展望    27
    致谢    28
    参考文献    29
    1绪论
    1.1    研究背景与意义    
    研究计算机视觉的目标是让计算机可以替代人的眼睛和大脑，对环境进行感知和理解。目前，科学技术发展快速，对于计算机视觉的用途范围一天天的扩大，对人类生产及生活的产生影响也一天天的增大。视频图像多目标跟踪在上世纪 80 年代初以来的三十多年时间里得到了快速发展，出现了许许多多的算法。视频图像多目标跟踪技术是对视频图像中的运动目标进行分析，例如目标检测、分类、跟踪、识别、场景理解等，为视频目标分析系统采取进一步的措施提供依据。视频图像多目标跟踪技术在科学及工程里有非常重要的研究价值，它也应用在平常的生产及生活中。
    1.2    本文主要内容
    本文的各章内容安排如下：
    第1章，绪论。主要介绍了本文研究背景、意义以及多目标跟踪系统并且给出了本文的简要的内容和行文安排。
    第2章，多目标跟踪及其数据关联的基本理论。介绍了多目标跟踪及其数据关联的一些基本理论，对多目标跟踪的数据关联技术进行了综合概述述。介绍了匀速，匀加速、转弯三种运动模型。
    第3章，数据关联算法及其仿真。对多目标跟踪的数据关联技术进行了综述。在匀速运动模型的基础上对最近邻、概率数据关联和联合概率数据关联算法进行了仿真实验，在由匀速和转弯两种运动模型组成的机动模型的基础上对交互式多模型算法进行了仿真实验。并且分析了四种算法的仿真结果。
    第4章，融合颜色直方图的联合概率视频图像多目标跟踪。在JPDAF的基础上，提出了融合颜色直方图的联合概率数据关联滤波器，该算法不仅通过目标的运动参数对目标进行跟踪，而且还进一步结合目标的静态特征颜色直方图辅助跟踪。增加了目标跟踪的有效性。并且将该算法应用到视频图像的多目标跟踪中，实现了对视频图像中的多目标的有效跟踪。
    第5章，结束语。对本文进行了总结和展望。 
    2    多目标跟踪及其数据关联的基本理论
    2.1    多目标跟踪的基本理论
    2.1.1    目标跟踪系统介绍
    多目标跟踪是通过对接收到的量测进行处理用来文持对多个目标当前状态的估量。量测的定义是指包含有噪声的相关目标状态的观测的信息，它包含了目标的速度、角速度、加速度、位置估计、方位角、斜距等目标的状态估计是在不确定性下的情况下进行的。
    多目标跟踪的基本原理如图2.1所示。多目标跟踪主要包含以下几个基本环节怎样有效地进行数据关联是多目标跟踪的关键。
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