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上个世纪中后期，伴随着计算机技术的飞速发展，在运动目标跟踪系统潜在的应用前景和巨大的经济效益的驱使下，越来越多的国家相继投入到对视频中运动目标跟踪研究，提出了许多有效的跟踪算法。从目前的研究情况可以看出，国内对视频中运动目标检测和跟踪的理论研究及实际应用还是滞后于国外。19019
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目标跟踪技术始于二十世纪60年代初，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能达到了可以处理视频、图像等大规模的数据时，视频运动目标跟踪技术才得到了真正的发展和应用。
当光流法被提出后，图像处理以静态为主转向了以动态序列为主，但是随着研究的深入以及视频的复杂度增加，光流法很难满足实时性的要求，难以应用到实际的跟踪系统中，于是出现了许多其他跟踪算法，典型地如Mean shift算法、Condensation算法、模板匹配等。此后不久，迎来了动态图像序列的又一研究热潮，不少学者将小波技术、模式识别、数学形态学、人工智能技术、神经网络技术等应用于目标的检测跟踪算法，取得了很好的应用效果。这些算法各有其优缺点，针对各个场合不同的特点选用。论文网
就现阶段而言，运动目标的跟踪方法仍然是视频目标跟踪系统最基础核心的部分。它在智能监控技术的实时应用中发挥着关键作用。对于目标行为分析、模式识别、等高层次的视频处理和应用仍需要目标跟踪方法打下好的基础。开发出能应对复杂环境的各种变化，精确、快速和稳定地跟踪单和多个视频运动目标的算法仍然是当前急需解决的课题[3]。