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经典视觉跟踪方法通常仅以目标区域内信息作为目标描述．实际中，目标局部背景信息也影响着趴踪性能．本文首先在目标描述中引入局部背景信息，并将目标表示为-带权点集．然后通过K近邻计算目标观测概率，并联合目标先验信息得到搜索区域内各点后验概率值．最后，利用均值漂移（Meanshift）算法估计目标状态．本文算法优点如下：1）目标描述中联合局部背景信息，增强了目标模型．因此，跟踪过程中提高了目标与背景的区分能力，并进一步使跟踪算法更加稳定，跟踪结果更加精准．2）目标初始化时，利用Meanshift对目标进行一次重定