本作品荣获“华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛全国二等奖，专注于开发创新算法以从监控视频中高效准确地提取前景目标。
在中国安防产业领域内视频监控是获取关键信息的重要手段之一，在这一背景下研究如何有效提取目标是非常基础且重要的任务。本段落围绕监控视频中的前景目标抽取问题进行了深入探讨，并提出了以下几种解决方案：1）在静态背景条件下，对运动目标进行识别；2）处理带抖动的视频；3）针对多个摄像头下的多目标场景优化前景目标检测算法；4）判断出现异常事件时的视频分析。对于第一种情况，在摄像机稳定的前提下通过改进Vibe算法来解决传统方法运行效果不佳的问题，该算法基于帧差法且在抑制鬼影方面表现更佳，并与原始Vibe算法进行了比较测试以验证其优越性。
第二部分探讨了动态背景下前景目标的提取问题。由于这种情况下背景的变化会引入大量噪声干扰识别过程，本段落提出了一种结合全局外观一致性的运动物体检测方法，在使用Vibe算法进行初步场景分析之后通过混合高斯模型分别建立前景和背景的外观模型，并利用超像素去噪技术进一步优化结果。
第三部分则是在摄像机存在旋转和平移等抖动情况下的解决方案。文中提出了坐标变换模型并结合改进后的RANSAC算法来实现精确的目标提取，同时与灰度投影法进行了效果对比分析。
第四部分综合运用了混合高斯背景建模和Vibe算法相结合的技术手段对前景目标进行识别，并通过设定阈值的方式自动判断视频中的显著性变化以检测异常事件的发生情况。
第五个问题探讨的是多摄像头协同工作下的多个移动物体跟踪难题。文中提出了一种动态背景提取法，结合单应矩阵约束来解决重叠目标区分的问题以及利用粒子滤波技术实现对前景对象的实时追踪。
最后，在面对监控视频中可能出现的目标行为异常时，本段落采用基于稀疏表示模型的方法，并引入混合高斯模型学习不同类型的运动特征规律。通过计算局部特征的核矢量与预设阈值比较来判断是否存在异常事件的发生。
5星
