具体运用：超声扫描，定位病变位置等。

(4)高级用户界面：人机交互是用户之间的互动学习和研究系统之间的关系。该系统可 以是各种机器，它也可以是一个计算机系统和软件。交互式界面一般是指用户可见的方面。 用户与系统的交互接口进行通信交流，并执行相关操作来达到目的，例如无线电的播放按 键，飞机的仪表盘或电站控制室等。人机交互的设计，包括用户对系统（即心智模式）的 理解，它是为了增加系统的实用性和用户友好性（即界面易操作,配置和使用也较为简单, 无需用户花太多的时间和经历去掌握,能规避使用风险）。

具体运用：可穿戴式计算机，隐身技术，身临其境的游戏动作等。

(5)视频分析：即为使用计算机视觉图像分析技术，先将场景分离为单独的背景和跟踪 目标，然后对目标出现的场景进行分析和跟踪，用户可以对视频内容进行分析并且在不同 的摄像场景中编程不同的报警规则，一旦目标违反了用户预先设定的规则，系统就会自动 报警，报警监控工作站自动弹出信息提示音并显示相关报警的信息，用户能够通过点击报 警信息来实现报警的场景重组并及时采取相应的措施。

具体运用：货仓，机场， ATM 机，军事仓库，博物馆等。

1。3 国内外发展现状

1。3。1 国外研究现状

1。3。2 国内研究现状

1。4  论文的主要内容和组织架构

本文对运动物体的检测进行了初步研究。首先阐述了研究运动物体检测、分析技术的 重要意义与主要运用，其次介绍了这项技术的国内外发展现状与前景。然后描述了几种图 像预处理方法和常用的运动物体检测方法。最后，使用背景差分法来检测移动物体, 具体 的方法则是从视频图像序列中提取两个图像，然后将当前帧的图像与预先设定的背景图像 做差分运算，即可得到移动目标的位置和大小等信息。最后对差分图像进行阈值化和形态 学处理等操作，并判断此运动物体的大小。在本文的试验中，对视频中运动目标的检测已 取得了良好的效果。

首先绪论重阐述了课题的研究背景以及重要性，介绍了物体跟踪技术的应用领域以及 在国内外的发展现状。

其次介绍了本文运动目标识别所采用的方法——背景差分法。运动目标检测的常用方 法主要有光流分析法、时域差分法和背景差分法。在对比这三种方法的优缺点后，本文选 择适合简单实验的背景差分法来实现运动跟踪。

然后实验过程是基于 Windows 7 64 位操作系统和 MATLAB 7。0 软件平台进行实验仿真。 使用背景差分法能够直接获得运动物体的位置、大小、形状和其他信息，经过实验仿真对 比的结果表明，该方法简单实用，易于实现。

最后结论，简单阐述了对于本次实验结果的总结和回顾，分析实验中产生的不足并提 出改进方法。

2 运动目标检测的方法

2。1 光流法

光流法最初是由 Horn 和 Schunck 于 1981 年提出，它是在灰度梯度基本恒定或者亮度 恒定的约束假设条件下的对移动目标检测的一种较为有效的方法。所谓的光流是指在图像 中灰度模式的移动速度，它是景物中可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影，显示出 场景的表面点在图像上位置的瞬时变化。通常认为光流场与运动场没有差别，可以依据光 流场中的图像变换来估计相对运动。文献综述

基于光流法的运动检测是依据移动目标随时间变化的光流特性，把通过光流计算所得 到的运动量作为识别特征以确定是否有移动物体。光流法能够检测独立运动的对象，无需 预先获取静态场景中的任何信息，可以运用于静止背景和运动背景这两种环境中，因此可 以在摄像机运动的情况下使用，不受背景变化的影响。然而光流法还存在一些问题：当运 动目标与背景图像的灰度过于接近，或图像存在噪声时，如果只是简单的从一个图像灰度 来检测目标的光流场会导致大量的误判，而且光流法对计算量要求很高，需要特殊的硬件 设备来作为支持，因而不适合实时监控。