首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿，用以消除背景变化的影响；然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题，通过Fisher 评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜，同时消除残余噪声以及平滑边缘。该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题，并能够高效快速地得到比较精确的视频对象。-first used for overall projection matching motion estimation and compensation, in order to remove the impact

机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题．本文应用模式识别技术设计和实现了一种基于高斯混合模型GMM 的分类器．采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM 的参数，对人手的抓持动作进行识别与分类，经过人手到机器人手的关节空间运动映射。

二维运动估计的源程序，用Java编写实现，可以比较两幅BMP图像的差别，计算出运动矢量，并表示。-It s a pragram of Motion Estimate based on Java. Through comparing the difference between two pictures,it can calculate the motion vector.