1、“.....将区域中心坐标点作为中心点。肤色特征不受旋转干扰，应用算法进行行人跟踪，便可以应用颜色模型进行特征统计，对跟踪视频图像序行人视频检测与跟踪方法分析论文原稿标特点，选择不受外部因素干扰的因素，利用有效算法来对行人进行区别定位与跟踪，满足视频监控实际应用要求，提高视频监控管理综合效果。参考文献刘璐行人视频检测与跟踪方法研究北京交通大学，陈慧杰视频监控中心不确定，则相似性函数则是以为自变量的函数，即其中，系数值越大......”。

2、“.....候选模型与目标模型相似度越高，选择最大值候选区域为目标在这帧内所处位置。目标定位为确定中以后各帧图像中，相邻图像均存在重合部分，即各帧图像内均包含运动目标区域。候选目标区域中像素点以序列表示，其中中心点为，应用想用核函数，则候选模型中各个概率密度特征值为判断相算法流程聚类图肤色在颜色空间分布具有局类型特点，并且容易受光照干擾，基于肤色进行行人检测时，需要将图像转换到亮度与色度分离颜色空间......”。

3、“.....其中，颜色具有更稳定性，不受旋转尺度变化等影响，同时根据颜色空间的肤色分割更为简单，可以将其作为依据建立行人检测模型。即根据行人肤色在颜色空间中的分布情况，来与其他物体进行区别，并分割出肤色区域。肤色为人变化等影响，同时根据颜色空间的肤色分割更为简单，可以将其作为依据建立行人检测模型。即根据行人肤色在颜色空间中的分布情况，来与其他物体进行区别，并分割出肤色区域......”。

4、“.....基于肤色进行行人检测时，需要将图像转换到亮度与色度分离颜色空间，根据亮度分量来区别肤色和非肤色差别。其中，颜色空间具有较高肤色聚类效果，可以根据其来建立肤色模型。为降低环境，需要确定视频内行人目标特点，选择不受外部因素干扰的因素，利用有效算法来对行人进行区别定位与跟踪，满足视频监控实际应用要求，提高视频监控管理综合效果......”。

5、“.....与尺寸变化表情姿势等相比具有更强鲁棒性，且对于分割图像具有更强实用性。目前肤色检测模型主要包括肤色统计模型固定阈值模型混合高斯模型以及自适应阈值模型等。域，包括人脸区域以及胳膊手等非人脸区域，还包括与肤色颜色类似的背景服饰等区域，需要进步筛选定位。行人视频检测与跟踪方法分析论文原稿。行人检测技术分析检测模型对视频图像来说，与其他特征相比，人体似性函数，因为候选模型中心不确定......”。

6、“.....即其中，系数值越大，距离越小，候选模型与目标模型相似度越高，选择最大值候选区域为目标在这帧内所处位置。目标定位为确定著特征，与尺寸变化表情姿势等相比具有更强鲁棒性，且对于分割图像具有更强实用性。目前肤色检测模型主要包括肤色统计模型固定阈值模型混合高斯模型以及自适应阈值模型等。行人目标定位肤色分割后形成人脸候选区光照强度干扰，可以建立基于亮度信息的与聚类图，根据光照强度查表来确定肤色范围，可提高肤色检测准确性......”。

7、“.....与其他特征相比，人体肤色具有更稳定性，不受旋转尺通大学，陈慧杰视频监控中的行人检测与跟踪方法研究厦门大学，作者单位公安海警学院浙江省宁波市。行人视频检测与跟踪方法分析论文原稿。算法流程聚类图肤色在颜色空间分布具有局类型特点，并且系数最大值，要将前帧目标区域中心坐标作为当前帧中目标区域初始位置，然后在该点领域内进行目标搜索，获得目标真实位置后，在继续对下帧进行运算......”。

8、“.....与目标模型相似度最高的区域则为目标在这帧图像中所处位置。算法在判断目标相似性时，采用系数为相表示目标区域内像素，像素总数为，将区域中心坐标点作为中心点。肤色特征不受旋转干扰，应用算法进行行人跟踪，便可以应用颜色模型进行特征统计，对跟踪视频图像序列颜色空间进行区间划分。列颜色空间进行区间划分......”。

9、“.....直都是视频监控研究要点。因为检测环境复杂性高，检测视频质量很容易受到外部因素干扰，再加上行人动作随意性和不可预中的行人检测与跟踪方法研究厦门大学，作者单位公安海警学院浙江省宁波市。行人视频检测与跟踪方法分析论文原稿。行人跟踪技术分析目标图像建模在视频序列第帧中建立目标模型，目标区域系数最大值，要将前帧目标区域中心坐标作为当前帧中目标区域初始位置，然后在该点领域内进行目标搜索......”。