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现有的Mean shift算法由于仅依靠初期选择的固定特征跟踪目标因此会导致跟踪目标失败。针对该问题，本文提出了一种基于自适应选取有效特征的Mean shift跟踪算法，该算法通过一个区分度函数判断候选目标特征与背景特征区分程度，选择使用区分度最大的特征作为被跟踪目标的有效特征。同时提出目标模板更新算法，当背景变化和目标被遮挡时对模板更新，从而提高跟踪的精度。实验表明实本文的跟踪方法具有较好的跟踪精度和较少跟踪失败的次数。