視覺，是人類感知客觀世界的主要信號來源。在信號處理理論與計算機(jī)出現(xiàn)以后，人們試圖用攝像機(jī)獲取環(huán)境圖像并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，用計算機(jī)實現(xiàn)對視覺信息處理的全過程。這種使計算機(jī)能夠通過一幅或幅圖像認(rèn)識周圍環(huán)境信息的研究目標(biāo)，正是機(jī)器視覺。
作為機(jī)器視覺的代表應(yīng)用，以攝像機(jī)為核心的系統(tǒng)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用與安保、交通、樓宇、工業(yè)等各個行業(yè)領(lǐng)域。想要了解機(jī)器視覺究竟為視頻監(jiān)控帶來了哪些改變，我們可以從機(jī)器視覺的幾大應(yīng)用領(lǐng)域來進(jìn)一步分析。
目標(biāo)識別
目標(biāo)識別技術(shù)和穩(wěn)定的追蹤方法是機(jī)器視覺發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。它在很多領(lǐng)域都得到大量的應(yīng)用，例如身份確認(rèn)的指紋識別、人臉識別、虹膜識別以及在智能交通管理、機(jī)動車檢測、停車場管理等場合的車牌識別等。
一個目標(biāo)識別系統(tǒng)應(yīng)該具有在復(fù)雜背景以及各種天氣情況下檢測、分類、識別目標(biāo)的能力，這樣才能有針對性地對目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤。
近些年來，目標(biāo)識別技術(shù)已由理論探索、實驗室仿真逐漸走向?qū)嶋H應(yīng)用，其技術(shù)方法也從經(jīng)典的統(tǒng)計模式識別，向著基于知識、模型、多傳感器信息融合以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法演進(jìn)。
目標(biāo)追蹤
運動目標(biāo)跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過程。其主要工作方式就是選擇好的目標(biāo)特征和采用適當(dāng)?shù)乃阉鞣椒?，根?jù)匹配原理，把現(xiàn)有的跟蹤方法分為基于模型、區(qū)域、特征以及活動輪廓的跟蹤。
基于模型的跟蹤
基于模型的跟蹤是通過一定的先驗知識對所跟蹤目標(biāo)建立模型，然后通過匹配跟蹤模板，并實時更新模型。傳統(tǒng)的運動物體表達(dá)方法有如下三種：
1. 線圖法：目標(biāo)運動的實質(zhì)是主框架的運動，因此該表達(dá)方法將物體的各個部分以直線來近似。
2. 二維輪廓：該表達(dá)方法的使用與物體在圖像的投影有關(guān)。
3. 立體模型：利用廣義橢圓柱、球等三維模型來描述物體的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。該方法往往需要在聯(lián)系的圖像幀間匹配三維模型來獲取物體運動的定量描述，因此需要計算更多的參數(shù)，匹配過程的計算量更大。
