【導(dǎo)讀】本論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的工作研究及取得的研究成果。對本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在論文中以。本人完全意識(shí)到本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。對于保密的論文,按照保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。在視頻監(jiān)控、智能交通、軍事等領(lǐng)域,目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)。的應(yīng)用,是進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域后續(xù)研究的一個(gè)重要的基礎(chǔ)。并給出了幾種算法的具體實(shí)現(xiàn)方法。方圖的跟蹤、基于主動(dòng)輪廓線的跟蹤。在實(shí)際的監(jiān)控中,遮擋、形變、光照。概率外觀模型的跟蹤算法,經(jīng)過實(shí)際的測試,跟蹤的準(zhǔn)確率達(dá)到98%以上。能出現(xiàn)的區(qū)域,從而減少了搜索區(qū)域,降低了運(yùn)算量??柭鼮V波及其擴(kuò)展算法、粒子濾波算法等。每種濾波算法都有一定的特點(diǎn),適應(yīng)范圍,卡爾曼濾波算法適合于線性的高斯模型,它給出的解總是最優(yōu)的;可以適用于任何形式的模型。我們采用粒子濾波進(jìn)行目標(biāo)位置的預(yù)測。