【摘 要】
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针对MeanShift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先。卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次，MeanShift算法在这点的邻域内寻找目标真实
【机 构】
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中北大学动态测试技术重点实验室,中北大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(2011011015-2)
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针对MeanShift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先。卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次，MeanShift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。
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