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视觉追踪在视频加工过程中有许多现实应用。当一个目标位于视频的某一帧时，在随后的帧中继续追踪这个物体通常是有效的。物体被追踪到的每一帧都会为目标确认和其活动提供更多的信息。
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视觉追踪近年来来引起了极大的关注。一大批鲁棒跟踪策略被提了出来，它们默许目标的外观的变化，并且追踪目标复杂运动。28148
杭州电子科技大学王丰年针对于智能交通中的目标跟踪作了深入研究,重点研究了基于注意机制的运动目标检测等方面的问题,提出基于注意力机制的显著区域的提取方法 [ ]；云南大学王晶提出一种结合卡尔曼滤波器和颜色直方图的运动目标跟踪方法,解决了光照变化下无法准确进行目标跟踪的问题[ ]；大连理工大学张文玲在基于特征联合和多核学习的运动目标跟踪中在目前该领域研究成果的基础上,研究了智能视频监控中运动目标的跟踪方面的理论和方法[ ]；西安电子科技大学王静在视频运动人体目标跟踪方法和性能中研究复杂背景下视频运动目标跟踪问题,将概率假设密度(PHD)粒子滤波方法用于人体跟踪,实现了视频中单目标和多目标的有效跟踪[ ]；河南科技大学何谷慧在基于SOPC的运动目标跟踪技术研究中在研究分析运动目标发展现状的基础上本文提出了基于SOPC的运动目标跟踪技术实现的设计方案[ ]；合肥工业大学陈俊峰在基于DSP的运动目标跟踪和网络监控系统的研究与实现中研究基于DSP的运动目标跟踪和网络监控系统的设计与实现,主要内容包括基于DM6437 DSP的外设驱动开发,H.264视频压缩编码标准算法数据块的移植与优化、论文网运动目标跟踪算法的研究及其在DSP上的移植和优化[ ]；西北大学王宾在视频序列运动目标检测与跟踪有关问题的研究中在熟悉相关资料的基础上主要涉及到实时视频图像采集系统的组建，静态背景下运动目标的检测与提取以及任意背景条件下的运动目标的跟踪三方面的研究内容[ ]；北京交通大学施雪梅在运动目标检测与跟踪算法中对于可见光下的运动目标跟踪,本文提出了一种基于贝叶斯分类的实时运动目标跟踪算法[ ]。