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    现在，对人体检测和跟踪的研究非常热门。在人体检测这一方面，主要就是和模式识别有关系，先将人体图像转化为一个一维向量，然后选取一种分类方法来训练一个分类器，这里可以使用adaboost，hog+svm，神经网络等方法。在这些方法中，对人体检测最有效果的便是hog+svm方法，在这种方法中，首先利用hog算法将图像hog化，之后将得到的序列输入svm分类器进行训练，最后得到一个超平面。通常这个超平面就可以对监测过程中的图像进行分类。这种方法最初在文献[16]Dalal等人在2005年提出的，之后很多对人体检测的研究工作都是在他们的基础上进行提升。

        在对人体跟踪方面，现在流行的方法是均值漂移算法和粒子滤波算法，其中均值漂移算法由于算法简单，对计算要求低，速度快，一直是跟踪算法中的经典。文献[9-10]中对均值漂移算法进行了很多介绍和分析。并在其中给出了证明，利用均值漂移能收敛到局部最大值。文献[14-15]中对粒子滤波算法进行了介绍和分析，并且给予基本的粒子滤波算法提出了民主融合策略的目标跟踪算法，这在目标部分被遮挡时也能进行良好的跟踪。65305

    参考文献

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