在本项目中，我们提出一种先混合多个视角的视频数据，再检测背景和前景信息从而进行目标追踪的多视角目标追踪算法。现在流行的使用数个摄像头视角进行追踪的算法都是先检测不同镜头内多个目标的特征信息进行前景背景分析，然后将得到的信息混合起来进行目标追踪。然而这种在单个摄像头视角内检测信息的方法受环境影响很大，例如发光物体的反射和阴影，以及各个目标之间有无遮挡的情况等。在我们的项目中，首先通过将各个视点的信息投影到参考平面以及平行于参考平面的多个平行平面的投影方法混合各个视角内信息形成一个四阶张量，然后使用增长的张量子空间算法建立背景模型进行前景分割，最后对目标区域应用贝叶斯定律以及粒子滤波等方法来进行追踪，我们将对比现在流行的各种视频追踪算法的结果来验证我们的结论。项目预期我们的方法可以在处理阴影，遮挡，拥挤环境中多个目标的追踪等困难问题上能取得一定的研究成果，为进一步的研究打下一个良好的基础。
