能够对运动物体做出准确的尺度估计,是目标跟踪领域的难点之一。针对尺度变化的情况,目前较为流行的目标跟踪方法是基于穷举尺度搜索策略实现的。然而,该类方法普遍存在计算量过大、缺乏实时响应等问题。针对这一问题,本文旨在研究出更加符合实际情况的尺度自适应的目标跟踪方法,使得跟踪精度和跟踪速度达到一个平衡。为实现这一目标,本文以相关滤波方法作为基础研究,提出了基于分治策略的尺度自适应相关滤波跟踪方法和基于上下文的尺度自适应相关滤波跟踪方法。具体工作如下:1.针对常规的相关滤波跟踪方法不具备目标尺度自适应的能力,本文提出基于分治策略的尺度自适应相关滤波跟踪方法。首先,通过训练滤波器,将尺度信息添加到目标响应值的计算过程中,使得候选目标不仅仅有位置信息,同样也包含尺度信息;其次,根据候选目标包含的尺度响应值,对应使用多分辨率方法。实验结果表明,该方法能够实现自适应尺度,同时满足实时性的需求。2.常规基于穷举尺度搜索的相关滤波跟踪方法相对取得了较高的跟踪精度,但也会使得时间开销成倍增长,降低跟踪速度。本文提出一种简单快速的尺度自适应的相关滤波跟踪方法。首先,通过构建一种尺度自适应的搜索策略,用于解决穷举搜索造成的计算量过大问题。该策略通过设计尺度判别因子对当前帧进行有针对性地采样;其次,通过增加目标的背景信息训练滤波器,进一步提高跟踪方法的精度。实验结果表明,该方法在提高跟踪速度的同时也保持了较好的跟踪精度,提高了方法的整体性能。相对于其它方法,本文所提方法在跟踪目标尺度变化较大情况下具有较高的准确性与鲁棒性。