全书共分为八章，第一章概述，介绍了视频目标跟踪的意义和作用。第二章是基于背景模型的目标检测，利用高斯混合模型、核密度方法去描述视频中背景在时间轴上的一致性，实现对运动目标的鲁棒检测和跟踪。第三章主要从外观特征，局部特征和运动特征三个方面，对目标跟踪中所涉及的特征进行了综述。第四章和第五章分别从生成式模型和判别式模型的角度，介绍了相关的目标跟踪方法。第六章是基于粒子滤波的跟踪方法，描述了基于颜色特征、梯度特征、增量子空间特征的粒子滤波跟踪算法，实现了复杂背景下目标的鲁棒跟踪。第七章是基于MeanShift的跟踪技术，将目标的空域信息融入到目标的直方图中，同时利用Gabor-LBP来描述目标的纹理信息，实现对目标的鲁棒跟踪。第八章是基于水平集的跟踪技术，将目标的跟踪模型与基于区域的主动轮廓模型建立对应关系，构造能量函数，通过水平集最小化能量，实现了对运动目标拓扑形变的自适应跟踪。

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