文献综述
文 献 综 述一、选题背景随着互联网行业的发展，计算机技术在各个领域都有了广泛的应用。
研究表明，人类大部分外部信息的获取通道是视觉系统。
计算机视觉的主要任务是对视觉成像设备采集到的视频或图像数据进行处理和分析以获得相应场景的高级、抽象信息，从而使计算机能够识别、感知和理解客观世界的三维场景，其结合了统计学、生物学、心理学、数学、概率学等众多学科理论基础。
从Marr等人第一次提出视觉理论，到计算机视觉技术在人机交互、智慧农场、智慧交通、医疗诊断以及无人驾驶等领域的广泛的应用，计算机视觉技术对人类的社会生产和生活已经产生了深远影响。
在人机交互领域，越来越多的智能机器人被应用到各种危险复杂的环境中，机器人可以通过视觉目标跟踪技术确定人类的位置，实现机器与人的交互和沟通，协助人们完成各种危险人物；在自动驾驶领域，自动驾驶车辆可以通过车载监控设备采集交通路口、行人及车辆等交通信息，实现对周围环境中车辆和行人的跟踪监视，为驾驶人员提供安全、舒适的驾车体验；在智慧交通领域，视觉目标跟踪技术通过分析和处理监控摄像机采集到的的视频信息，实现对路面违法违规车辆的自动识别和跟踪，不但能降低交管人员的工作强度、提高交管人员的工作效率，而且对构建和谐、安宁的社会环境有很强的促进作用。
目标跟踪技术作为计算机视觉技术中心一个不可或缺的组成部分，在自动驾驶、医疗诊断、智慧交通、国防军事等领域有着广泛的应用，受到了国内外学者的关注与研究。
迄今为止已涌现了许多较为优秀的跟踪算法，最优秀的是基于时空上下文的目标跟踪算法。
它把跟踪过程转化为了寻找置信图极值的过程，同时在计算过程中使用傅里叶变换加快运算速度。
时空上下文目标跟踪算法的优势在于将目标的时间上下文信息和空间上下文信息结合使用，面对光照变化、目标旋转等场景能更准确地跟踪目标，且算法具有实时性和鲁棒性。
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