在人机交互、智能教室、视频会议、特定环境监控等系统中，如何利用视听媒体间存在的天然时空相关性，将视觉信息和听觉信息有效地融合，从而实现对目标的跟踪、识别、判决等，是异类信息融合领域的一个热点问题，牙惯上人们也称之为多媒体信息融合。 本文充分总结和讨论了关于信息融合、视觉跟踪、声源定位以及滤波器性能的基本理论和研究现状，并在此基础上，给出了两种基于视频与音频信息融合的人物跟踪算法。一种

粒子群优化算法自提出以来，由于其容易理解、易于实现，所以发展很快，在很多领域得到了应用9通过对粒子 群算法全局极值和个体极值选取方式的改进，提出了一种用于求解多目标优化问题的算法，实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索，实验结果证明了算法的有效性。

动态图像分析是图像处理与计算机视觉领域一个十分活跃的分支和备受关注的前沿课题，它融合了计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等先进技术，对它的研究已经受到国内外学者的普遍关注。动态图像分析 的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，构建目标运动的动态模型，识别与跟踪运动目标。 运动目标检测、建模和跟踪技术的复杂性，以及当前视频技术发展水平的限制，使得动态图像分析在理论和实现上仍存在

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VC编写的基于meanshift的目标跟踪圆形算法,可跟踪5个目标