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基于NMI特征及Camshift算法，提出了扩展Auto-Camshift算法，该算法分割得到目标物体，分别对每个物体进行Camshift运算，同时结合了物体归一化转动惯量特征对物体进行学习和辨认。该算法同Camshaft相比，增加了归一化转动惯量NMI这一以目标不变特征为识别基础的特征，同时实现了多物体识别、自主学习。在“富莱德”机器人系统上的试验结果证明所提供的算法在学习和识别系统中有很好的鲁棒性和实时性。