图像中运动目标跟踪

跟踪特征：1.基于边缘特征的方法：跟踪特征是目标的边缘信息；

2.基于区域特征的方法：综合考虑整个跟踪区域内的灰度，纹理，及运动信息；

3.融合边缘和区域特征的方法：将边缘信息和区域信息统一到一个跟踪理论框架中；

跟踪方法：1.基于滤波理论的目标跟踪方法：将目标跟踪问题转化为概率密度函数估计问题，使用卡尔曼滤波器或粒子滤波器来跟踪；

A）先验概率密度函数：给定目标在前一阵图像中的状态，对目标在当前图像中的状态进行预测；

B）观测概率密度函数：在当前帧图像中对目标的特征进行观测并计算其概率；

C）后验概率密度函数：根据运动信息和观测信息，应用贝叶斯规则计算目标状态在当前时刻的后验概率密度；

2.基于MEAN SHIFT 的目标跟踪方法：采用那个概率密度函数之间的相似性函数度量目标和候选目标之间的相似性，通过梯度下降算法推到出mean shift迭代方程从而对目标进行跟踪；

3.基于偏微分方程的目标跟踪方法：将目标的跟踪问题转化为泛函优化问题，通过偏微分方程的分解求的返航的极值，从而对目标进行跟踪。