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主要研究動(dòng)態(tài)背景下的運動(dòng)目標檢測和跟蹤問(wèn)題。背景補償差分法是一種常用的動(dòng)態(tài)背景下運動(dòng)目標檢測算法，但檢測到的目標輪廓要比其真實(shí)輪廓大，檢測結果不準確且算法復雜度較高。主動(dòng)輪廓模型在圖像分割和目標提取過(guò)程中具有拓撲結構變化靈活性，對數值計算方案的設計更加方便、有效，據此提出一種基于改進(jìn)C-V模型和卡爾曼濾波的算法，用來(lái)檢測和跟蹤動(dòng)態(tài)背景下的運動(dòng)目標。提出的算法利用C-V模型曲線(xiàn)演化檢測和跟蹤目標，使C-V模型在目標的邊緣處收斂。結合卡爾曼濾波預測運動(dòng)目標下一幀位置，從而實(shí)現對運動(dòng)目標輪廓的跟蹤。實(shí)驗結果表明，該方法可以對動(dòng)態(tài)背景下運動(dòng)目標進(jìn)行精確的檢測與跟蹤。