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复杂背景环境下,在对目标检测与跟踪过程中,极易产生光照变化、目标遮挡以及目标旋转等因素干扰。由于传统目标检测与跟踪方法,在干扰下目标检测精确度较低,导致目标跟踪性能极不稳定,甚至跟踪丢失的问题。为此提出一种基于轮廓和ASIFT特征匹配的目标检测与跟踪算法。首先,采用K-Means无监督聚类算法对视频序列图像进行分割,得到初步的分割目标;其次,在基于区域的基础上利用动态阈值OTSU法进行二值化处理,去除目标边界的噪声,经轮廓检测提取比较连续且明显的目标轮廓;最后,通过ASIFT算法提取目标轮廓特征,利