由中国科学院自动化研究所完成

        动态视频区别于静态图像的最本质的特点就是含有丰富的运动信息，视频的运动分析是视频信息处理中最为关键的问题。视频的运动分析是图像处理与模式识别领域中近年来备受关注的前沿研究方向。视频运动分析的研究不仅具有广泛的应用前景，而且具有重要的理论意义。
        该项目系统深入地研究视频运动分析中的运动目标跟踪、行为理解与视频内容检索，在视频运动跟踪、理解与检索中的许多前沿性关键问题的研究上取得了突破性进展，提出了一整套创新的理论与方法，解决了一系列相关工作没有解决的问题。取得的创新性的理论与方法包括：基于图嵌入判别学习的目标跟踪方法，略去运动区域分割、直接将遮挡处理融入目标跟踪的整体框架中的遮挡处理方法，基于主轴的多摄像机匹配及其相关的人的跟踪与遮挡处理方法，基于无监督学习的目标行为模式学习及其相关的异常检测与行为预测方法，基于运动轨迹分析的交通事故预测方法，基于层次自组织神经网络模型的目标运动行为模式的学习方法，基于运动轨迹聚类的模糊神经网络方法，基于语义的监控视频检索方法。