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传统的Mean Shift跟踪算法由于固定了核函数的带宽,因而不能很好地对图像尺度不断变换的目标进行有效的跟踪。针对这一不足,提出了一种将尺度变换和Mean Shift跟踪相结合的目标跟踪方法。在每一帧中,先由Mean Shift得到目标位置,然后利用仿射变换原理计算得到相邻两帧之间目标的仿射变换矩阵,并利用该矩阵对目标位置和大小进行修正。实验表明改进算法有效的提高了Mean Shift算法在目标尺度变化时的跟踪稳定性,对目标的尺度变化具有适应性。