视频监控系统中运动目标的检测与跟踪技术研究

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪,图像识别，模式识别。

智能视频监控中目标跟踪算法研究及应用

对现有的跟踪检测方法进行改进，并提出改进的光流检测算法

Moving target detection and tracking, including target positioning, matching and tracking c++

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

提出了一种基于概率外观模型和Condensation的跟踪方法。该方法通过分析目标前景MBB重叠关系检测遮挡的产生和解除，在目标未遮挡时建立并更新目标的概率外观模型。当遮挡发生后，利用目标共面条件确定

多运动目标检测和跟踪，开发环境为vc++6.0,使用了opencv（运行前注意配置好opencv），并且提供了检测视频。程序简单有效，编译后即可运行。

可以检测出视频中运动的目标,并且标出该轮廓

动态图像分析的任务是从图像序列中检测出运动信息，识别与跟踪运动目标和估计三维运动及结构参数．

针对在视频序列图像中运动目标的阴影造成运动目标的物理变形，影响运动目标的检测与跟踪；同时，由于目前常用的阴影检测算法，总是要先检测到阴影，再分割阴影，需两步才能达到消除阴影目的，难以达到实时检测要求。