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针对大多数特征提取算法忽略时间因素对识别精度影响这一问题,提出了一种新的时空局部特征提取方法。首先采用Harris算子提取关键点并估算出该关键点处的尺度,并使用无迹卡尔曼滤波器对关键点处的位置进行跟踪,获取不同时刻下的关键点簇;再采用小波系数描述关键点簇的特征区域、采用SSD衡量关键点簇上相邻两时刻特征向量的相似度,并保留随时间推移SSD值变化缓慢的关键点簇;最后使用高斯统计模型对这些关键点簇的特征向量进行统计建模,获取时空局部特征。实验结果表明,文中方法的目标识别精度高于基于SIFT的目标识别精度