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传统的Mean shift方法采用颜色直方图作为特征，以Bhattacharyya系数作为目标参考模板与当前帧中目标之间的相似度量，通过迭代寻找距离函数的局部最小值，从而得到当前帧中的目标实际位置。由于颜色直方图仅仅描述了目标在图像中的全局颜色分布而忽略了目标在图像中的空间位置分布，使得当目标的邻域中存在于目标相近似的颜色模式时，算法无法取得理想的跟踪效果。本文中提出的基于核密度估计相关的距离度量，在描述参考目标模板和当前帧目标时，在考虑到诸如颜色、梯度等目标像点特征区间的同时，融入了目标像点的空间位置信息，使得跟踪算法更加稳健和精确，能够更好适应目标和背景变化复杂的应用场合。