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在视频目标跟踪中,经常出现"漂移"现象,且学习算法需要离线训练。为此,提出一种检测识别跟踪分离的在线多样本视频目标跟踪方法。利用多样本学习方法解决学习算法在更新过程中的内在不确定性,使用优于在线半监督的boosting方法解决"漂移"现象。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,可以有效解决"漂移"现象,并能实时地完成在线跟踪。