为了能够有效地分析消费者行为,现在很多商店采用人工方式来调查消费者的信息,店员需要跟踪并观察消费者,对消费者的信息进行记录。这种人工调查方式需要花费较高的人力成本而且调查结果不够客观。为了不给消费者带来不信任感或不尊重感,减少成本,本文开发了一种基于全方位视觉的消费者行为分析系统,采用计算机视觉的方式替代人工调查的方式对消费者行为进行分析。系统采用了全方位视觉技术、多目标对象跟踪技术、环境区域定制技术、关系数据库以及行为分析等技术,实现了一种实施成本低、调查结果客观准确、智能化和自动化程度高的基于全方位视觉的消费者行为分析装置。本文的主要工作有以下几个方面：1.为了快速、高效地检测出多目标对象前景,本文采用了一种MHoEI (Motion History or Energy Images)多目标前景对象检测算法,该算法基于运动历史图像算法(MHI)和运动能量图像算法(MEI)。MHI算法主要用于检测运动目标对象,而MEI算法用于检测停止运动的目标对象,MHoEI算法融合了MHI和MEI的优点,实现了对时而运动时而静止的目标对象的检测。2.为了对复杂情况下的多目标进行跟踪,本文提出了一种面向对象的多目标跟踪算法。根据目标对象多特征属性融合的思想,该算法融合了目标的多种特征信息。在多目标前景对象检测的基础上利用多目标匹配算法对多目标进行匹配,进而实现对多目标的持续跟踪。3.研究并设计了基于全方位视觉的消费者行为分析系统。该系统实现了对多名消费者的跟踪。通过该系统可以获取消费者的运动轨迹、空间位置、所处环境等信息,根据这些信息对消费者的行为进行分析研究。