目标跟踪是计算机视觉研究的热点，在视频监控、视频检索、交通监控等领域都得到了广泛应用

现有算法在特定的环境中得到了应用，但是由于跟踪场景复杂多变，其往往不能有效解决照明变化、外观变化、形状变化和遮挡对目标跟踪的影响

本成果研究的目的在于针对视频场景中存在的光照条件改变、目标位姿变化、以及外观显著变化等问题，提供一种基于位平面的，并融合亮度和LBP特征的运动目标跟踪方法，旨在提高复杂环境下运动目标跟踪的准确性

具体步骤如下：(1)在视频第一帧中选定跟踪目标并手动标记目标位置；(2)对目标区域图像分别求取其亮度位平面和局部二值模式位平面,然后进行高斯平滑,建立两个外观模型；(3)在下一帧中确定搜索区域，对其分别求取平滑后的亮度位平面和局部二值模式位平面，并搜索与两个外观模型最为接近的区域作为跟踪目标；(4)根据已建立的外观模型和当前帧中的跟踪结果，按照预先设定的更新速率更新外观模型；(5)跳转步骤(3)，直到所有视频帧处理完毕

本成果提供的基于位平面的运动目标跟踪方法，充分利用原图像的亮度和LBP纹理特征，通过卷积运算将位置的不确定引入跟踪过程，并采用位平面的方法对目标外观建立模型，有效克服了光照条件改变、目标位姿变化、以及外观显著变化等对跟踪结果的不良影响，具有较好的准确性和鲁棒性