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目的当前大多数基于Mean-shift的跟踪算法都忽视了目标中密集的特征信息,本文有效利用密集特征信息,来提高跟踪的准确性。方法在目标模型中,常存在一些颜色特征相对聚集,形成一定大小的特征密集区,这些区域的面积或大或小,对人眼视觉跟踪异常重要。这些区域形成的空间结构信息,可以被利用到目标跟踪。提出一种高效的目标模型,通过计算密集特征区域面积,以及密集区质心到目标中心的距离,构建加权系数,通过该系数,来增加目标中分布相对集中的特征的权值,同时削弱离散特征的权值。同时使用零阶矩和目标模型与候选模型之间的