题目：基于拓扑模型的目标检测与跟踪研究

模式识别是机器学习和人工智能领域内的一项重要学科，随着当前社会各方面的快速发展，模式识别已经逐渐应用在大众的生产生活等各个方面，也在很多学科的领域得到了广泛重视。人们对基于视觉图像的智能监控、识别系统的需求也越来越迫切。目标检测与追踪是模式识别领域的一大核心课题，并且在智能监控、人体行为分析、交通预警系统等应用中都有着广阔的发展前景和实用价值。

根据目前国内外对于目标检测与追踪的研究情况，本文首先总结了前人在目标检测跟踪领域的研究过程和成果，然后提出了一种新型可在线更新的基于拓扑模型的目标跟踪框架，并对复杂背景下的人体以及车辆的检测和跟踪方法进行研究。论文的主要工作如下：

在目标检测方面，本文实现基于混合高斯模型进行背景建模，从而实现对前景区域的检测。基于该系统，本文可以实现一个自动目标检测与跟踪系统。

在目标跟踪方面，我们提出了一种新的基于拓扑模型的在线更新方法，该模型将目标进行分块并对每一子窗口进行特征提取，同时判断窗口之间的拓扑关系，利用整体目标与子窗口之间的拓扑图形制约关系对整个目标进行跟踪，跟踪同时对每个子窗口引入置信度机制，使其具有不同的权重，保留了目标的空间信息。本文利用haar-like纹理特征对子窗口中目标进行特征提取，保证了跟踪的效率和性能。同时由于进行分块检测，对于遮挡和形变具有较好的鲁棒性。

本文中首次将德布罗意不确定性原理引入目标跟踪，根据德布罗意不确定性原理对宏观物体同样适用的特性，对子窗口与整体窗口的局部运动进行有效的建模，根据子窗口相对整体窗口的速度与动量乘积的阈值来进行目标窗口的检测异常的运动。进一步提出来一个融合局部运动模型和Adaboost的分类器对候选区域进行判断。在多个开放数据（PET等）库上的实验结果表明，跟踪效果和速度得到了大幅提升。