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傳統相關濾波方法在目標運動模糊和光照變化上取得了一定的魯棒效果，但當目標存在形變、顏色變化、重度遮擋等干擾因素時難以實現跟蹤，魯棒性差，且當目標丟失后不能再恢復，無法實現長時間跟蹤。因此，文中提出了一種魯棒長時自適應日標跟蹤算法。首先，提岀了一種特征互補策略，將方向梯度直方圖和全局顏色直方圖的特征響應線性加權，學習對顏色變化和形變都具有魯棒性的相關濾波模型，用以估計目標位移;然后，僅提取目標前景HOG特征，學習一個判別濾波器，用以保持對日標外觀的長期記憶，使用該長期濾波器的輸出響應來判別是否岀現遮擋或跟蹤失敗，采用在線SVM分類器對丟失目標進行再檢測，從而能夠跟蹤已丟失目標，以實現長期跟蹤;其次，學習了以目標位置為中心的特征金字塔模型以預測尺度變化防止目標框漂移;最后，在OTB目標跟蹤基準數據集上對算法進行實驗，并與目前較為流行的目標跟蹤算法進行對比，進一步驗證了所提算法的魯棒性、準確性和優越性。
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