题目：智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究

运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的核心，有着广泛的应用前景。研究智能视频监控中运动目标检测与跟踪关键技术对提高智能视频监控系统的发展有着重要意义。

本文针对现有智能视频监控系统中运动目标检测与跟踪问题进行研究。主要研究内容有以下4个方面：

（1）针对传统混合高斯算法存在的问题，改进了自适应建模算法，通过引入生存时间和模型重现频率的概念，对模型重现频率进行限制，有效地抑制高频噪声，提升算法的速度和检测精度。

（2）针对运动相机下分块跟踪算法的问题，研究了在线选择判别性特征的跟踪算法，并改进积分直方图的计算区域，经实际视频测试，验证了本文算法能达到对运动目标实时、稳定地跟踪。

（3）研究了基于CENTRIST特征和支持向量机的行人识别算法，通过与支持向量机的结合，训练得到一个能用于智能视频监控领域的行人识别算法。

（4）研究了改进的基于Haar_like特征车辆分类算法，在原有特征集的基础上加入了单矩形特征，训练“U”型特征强分类器，形成了可用于视频监控中车辆识别的算法。