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，基于区域匹配的跟踪挡和阴影问题，则提出了利用彩色以及纹理等来解决。比较突出的一种方法是McKenna^人提出的利用图像中的颜色值以及梯度建立的背景模板，通过该方法获得的运动目标中，阴影问题得到了很好的抑制[，最常应用的是对于人体的跟踪。该方法的核心思想是，将人体的运动用线图模型(StickFiguresModel)、二维轮廓模型(2DContoursModel)以及三维立体模型(3DVolumetricModel)这三19种模型来描述，通过研究不同的模型的变化来进行人体的跟踪。
⑴线图模型该模型的理论前提将人的运动看成是其骨骼的运动，以骨骼运动代替人体运动。线图模型就是用直线来模拟人的肢体，通过模型的变化来表征人体的运动。1976年，GilbertWJ就提出了一种“星状骨骼"的模型来表示人体的运动，该方法主要是通过检测图像中运动目标的外边缘点(头、四肢)，通过连接这些边缘点产生一个星形的骨架【471,并以此来作为运动跟踪的匹配模型，从而实现对运动人体的跟踪。
2D轮廓模型该模型主要是通过几何学关系建立摄像机与场景的关系，将三维人体投影到二维平面图像中。比较经典的算法有：Adelson和Noyogi等人于1994年提出的利用时空分片的方法，其通过观测人体足部运动轨迹的时空模型在时间域和空间域定位人体头部位置，再识别人体其他部位的运动轨迹，并利用这些轨迹来描述目标的轮廓，从而实现人体的跟踪【48】；JuS^HBlack等人于l996年提出的卡片模型方法(CardboardPersonModel),该方法主要是利用一组互相耦合的平面区域块来表征人体，并以该模型来进行目标跟踪M^lo3D立体模型三维立体模型是指，将人体用球体、椭圆柱、锥台等三维模型来表述。相比于线图模型和2说廓模型，该模型更接近于人体的形态，但由于其采用的几何结构复杂，所以需要计算的参数以及匹配的过程也更为复杂。最早提出该模型的是Gennery，其于1982年就提出了基于3D模型的跟踪方法【6引。此外，还有一些比较经典的方法，如Shi—，通过在连续帧间对该模型的投影进行匹配，从而获得目标的位置以及其运动轨迹，达到目标跟踪的目的"UJ;欧盟研制的著名的VIEWS系统具有很好的准确度，这是典型的基于3D模型的跟踪算法的系统。
基于目标模型匹配的跟踪方法是最接近人体运动的跟踪方法，其难点在于获取目标的几何模型，在实际的监控场景中，这比较难以实现，并且随着模型的精确度的增加，计算量也不断增加，因而限制了其在现实监控系统中的应用，多被用于理论研究。
，其与基于模型的跟踪方法中的2说廓模型方法名称类似，但本质却是不同的。该方法是通过大致勾勒出目标的轮廓，用该封闭的轮廓曲线作为匹配的模板，对后续帧图像进行边缘提取，在此二值化图像中搜索最匹配的轮廓曲线