1、隨著人們安全意識的逐步提高及計算機等技術的發(fā)展，在生活中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)隨處可見。通常，進行視頻監(jiān)控的目的是為了實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域中運動目標的檢測與跟蹤。目前，應用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標檢測與跟蹤算法，大部分是針對普通生活場景的，這些場景相對簡單，而對于復雜的自然背景下的監(jiān)控，還沒有一個比較好的解決方案。通過研究，本文提出了適用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的，針對復雜自然背景下的運動目標檢測與跟蹤算法。論文主要工作如下:
　　在運動目標檢測方面

2、，首先，提出了一種基于分形誤差的邊緣檢測算法，對視頻序列中的目標邊緣特征進行提取;其次，提出了一種基于分形特征的運動目標檢測算法，該算法利用目標的分形維數(shù)與自然背景分形維數(shù)的差異將目標從背景從檢測出來。經驗證，該算法能對復雜背景下的運動目標進行檢測，檢測速度快、結果準確。
　　在運動目標跟蹤方面，對常規(guī)的基于顏色特征的粒子濾波跟蹤算法進行了改進，采用自適應濾波對運動目標模型進行更新，增強了目標跟蹤的魯棒性。另外，提出了一種基于多特