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近些年来，国内关于视频中运动目标的人体检测识别方面的研究起步相对较晚，但也取得一些科研成果。国内的一些知名大学也在国家的大力支持下建立了相关的实验室。如吉林大学计算机图形学与虚拟现实实验室、西安交通大学图像处理与识别研究所、浙江大学图形与图像技术实验室及上海交大模式识别研究所都，这些实验室针对运动的视频检测识别以及跟踪技术中的算法进行了理论上的研究，并产生了一些具有世界先进水平的算法，并且已经能够应用在比较大型计算机视觉监控系统中，因此该项技术正在蓬勃发展的阶段。30636
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国内外很多的研究学者对于视频序列中人体运动的行为识别方面也做了非常多的研究工作。Efros等人[6]对视频中的人分别建立时空立方体，提取时空立方体中的光流特征实现了对足球运动和网球运动视频以及人的下蹲，伸展等动作中人体行为的检测和识别;赵海勇等人[7]川通过K-L变换将提取的视频中人的区域特征和轮廓特征进行多特征融合，然后使用支持向量机对不同行为进行分类识别，实现了对Weizmann行为数据库中走路，跑步，跳跃等优尔种运动类型视频的识别;Adjeroh等人[8]使用改进的编辑距离实现了对视频中不同人物动作的行为识别。冯波等人[5]使用了模板匹配的方法实现了对向左，向右，跳起，蹲下等运动的行为识别。虽然识别效果较为理想，但是所使用的视频背景是静态的，动作类型简单。论文网
由此可见，不管是国内还是国外的研究人员，他们在视频中运动目标的检测识别方面取得了相当不错的研究成果的。