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在视觉跟踪研究中,存在目标遮挡、目标形变、目标旋转、光照变化、尺度变化等强干扰因素。一般的跟踪方法都是针对跟踪目标框内的图像信息建模并进行跟踪,而忽略了跟踪目标框以外的邻域图像和目标图像之间的相关性,导致这些强干扰条件下出现跟踪漂移或者跟踪失败的情况。提出利用目标邻域空间信息进行视觉跟踪的新方法,首先在指定的目标框的邻域范围内采集邻域图像信息,然后对采集到的邻域图像和跟踪目标图像初始化先验信息。在跟踪过程中通过贝叶斯框架下的投票机制估计目标位置,完成位置估计后在线更新目标图像和邻域图像的先验信息,并