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针对机器视觉中目标跟踪出现的遮挡问题，在原有的DAT（Distractor-Aware Tracking）算法框架上引入遮挡检测机制，提出了DDAT（Detection-DAT）算法。该机制首先提取目标的颜色特征，通过颜色特征计算目标帧间的相似度，利用相似度的变化趋势及帧间差值阈值，判断目标在跟踪中是否出现遮挡；然后利用朴素贝叶斯分类器和最邻近分类器，得到后续帧中的目标框；最后再次通过相似度检测两个分类器得到的目标框是否为正确的目标框。为了验证算法的有效性，在具有遮挡属性的标准数据集视频序列上，与DAT算法以及其他的跟踪算法进行定性和定量的比较。