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复杂背景下运动目标识别算法研究的综述报告
随着计算机视觉技术的发展，运动目标识别在各个领域中得到了广泛应用，如人机交互、智能家居、智能交通等。但是在复杂背景下运动目标识别仍然存在着一些挑战，包括光照变化、背景杂乱、目标遮挡等。本综述报告将对复杂背景下运动目标识别算法的研究进行综述。
一、基于图像处理的运动目标识别方法
在运动目标识别的研究中，图像处理是一种经常使用的方法。基于图像处理的方法主要包括运动检测、背景估计、形状建模等。
1、运动检测
运动检测是指通过将当前图像与背景图像进行比较，检测出图像中所发生的运动，并将其标记为目标。常用的运动检测方法包括帧间差分法、基于背景差分法等。其中，帧间差分法是指将当前帧与前一帧之间的像素差异进行比较，若像素值变化超过设定阈值，则判定为目标运动。
2、背景估计
背景估计是一种常见的图像处理方法，它的主要目的是提取图像中的前景目标。背景估计主要分为三个步骤：初始化、更新、估计。
初始化阶段可以是目标图像或前k帧图像的平均值，更新阶段是将前k帧中的图像与当前帧之间的区别进行计算，用当前的帧更新背景模型，估计阶段是将当前帧的图像与背景模型进行比较，得到前景目标。
3、形状建模
形状建模是指将图像中的目标进行建模，以便更好地进行识别和跟踪。形状建模的方法有很多种，如主动轮廓模型（ActiveContours）、形状约束模型（ShapeConstraintModel）等。
形状建模中，主动轮廓模型是一种常用的方法，其基本思想是将轮廓分为内外两个区域，内部用来表示目标的形状信息，外部用来表示目标的背景信息。主动轮廓模型的优点是可以适应目标形状的变化，但是在复杂背景中对目标的轮廓提取仍存在一定难度。
二、基于机器学习的运动目标识别方法
近年来，机器学习技术在运动目标识别的研究中也得到了广泛应用。机器学习的方法主要包括监督学习、无监督学习、深度学习等。
1、监督学习
监督学习是指将已知目标进行标记，并训练机器学习模型进行分类或回归。在监督学习中，支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种常用的方法，在运动目标识别中也被广泛使用。
2、无监督学习
无监督学习是指从没有标记的数据中学习特征，并进行目标分类。在无监督学习中，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和混合高斯模型（MixtureofGaussian,MOG）是比较常用的方法。
3、深度学习
深度学习是指通过多层神经网络完成特征抽取和目标识别。在深度学习中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在运动目标识别中取得了很大的突破。
三、结语
综上所述，基于图像处理和机器学习的方法是运动目标识别领域内比较常用的方法。然而，在复杂背景下的运动目标识别仍然存在一定的难度，需要进一步的研究和探索。