可以实现对行人的自动检测和跟踪，并且附上了测试视频。

基于计算机视觉的目标检测跟踪及特征分类研究.docx

描述了目标检测与跟踪技术的发展现状，目标检测与跟踪技术的典型应用，图像的特征与描述，目标检测方法的基本概念与原理，目标跟踪方法涉及的基本问题等。

硕士毕业论文，基于OpenCV的红外运动目标检测与跟踪算法研究及实现

包括数据读取 3D图像转化为2D图像并且保存 利用opencv进行目标检测以及目标跟踪

帧差法实现运动目标的检测，画出矩形框，跟踪，以及计算质心。

本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。本文采用Verilog HDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形态学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。

关于动态背景下运动目标检测与跟踪的文章，文中利用块匹配算法补偿背景，粒子滤波进行跟踪目标

《视频图像运动目标分析》对视频图像运动目标分析中目标检测、分类、跟踪、识别、场景理解等技术的最新研究进展进行了分析，主要包括可见光、红外等传感器在各种条件下的背景建模与目标检测、运动目标跟踪方法以及摄像机系统控制、目标交接与多机协同等技术。, 《视频图像运动目标分析》适合从事相关工作的人员作为参考书使用，也可作为大专院校高年级本科生和研究生的学习教材。

视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。