为了检测红外图像序列中的运动人体，提出了一种基于最大后验概率

（MAP）-马尔可夫随机场（MRF）模型和亮度-距离联合直方图的人体实时检测

方法。该方法首先建立图像序列时空域联合的概率分布模型，采用基于 MAP-MRF

模型的前景检测方法得到可能为人体的感兴趣区域（ROI）。然后在以 ROI 中心点

为圆心的各个圆环域中统计其亮度信息，构建基于亮度-距离联合空间的分类特

征。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对候选区域进行分类检测。不同红外

图像序列的实验结果均表明，本文提出的算法具有较好的鲁棒性和实时性-Research on Human Detection and Tracking

in Infrared Images