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运动人体检测与跟踪方法研究的综述报告
运动人体检测和跟踪方法是计算机视觉领域中的热门话题之一，它涉及到多个应用场景，如体育比赛分析、视频监控、自动驾驶等。本文将对运动人体检测和跟踪方法的研究现状作一个综述，并介绍其中的一些代表性方法。
1.运动人体检测
运动人体检测（MovingHumanDetection）是指在视频流中检测并跟踪出运动的人体。它可以被用于视频监控、运动分析等多种领域。当前的运动人体检测方法可以分为两大类：基于背景建模和基于区域提取。
基于背景建模的运动人体检测方法是采用背景差分技术进行检测，它根据场景变化的运动像素来定位运动物体的位置。代表性算法有GMM、MOG等。而基于区域提取的方法则是将视频流中的每一帧图片分割成许多小的区域进行检测，这种方法更适合不规则背景的场景。
2.运动人体跟踪
运动人体跟踪（MovingHumanTracking）是指在视频流中追踪人体动态的过程。它是一种非常有挑战性的问题，因为人体在不同的距离、光照、角度等条件下，外观和动态特征都会发生变化。
目前常用的运动人体跟踪方法有基于轮廓的方法、基于外观模型的方法、基于分割的方法和基于深度学习的方法。
基于轮廓的方法，是通过提取运动目标物体的边缘进行匹配。它的优点是能够对目标物体的形状进行高精度的逼近。基于外观模型的方法，则是通过运用模板匹配和分类器的方法实现跟踪。基于分割的方法，是通过对目标物体与背景进行分割，实现目标物体的跟踪。
而基于深度学习的方法是当前应用最广泛的方法之一。它可以使用深度神经网络来提取目标物体的特征向量，利用这些向量来输入分类器进行物体跟踪。
总之，运动人体检测和跟踪方法在计算机视觉领域的应用非常广泛。目前存在的问题是，对于复杂场景，算法的鲁棒性和准确性还有待提高。因此，未来的研究方向将会集中在提高算法的鲁棒性，并进一步提高算法的实时性和精度。