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Mean shift算法是一种重要的目标跟踪方法。本文在充分研究Mean shift算法的基础上,发现传统的跟踪算法缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化等因素的影响,可能直接导致目标跟踪的失败或者带来较大的误差。本文首先计算目标图像区域中基于局部二值模式(LBP)的纹理特征模型,然后在建模目标模型和候选目标模型时采用一种加权背景直方图的方法。该方法能充分考虑目标附近的背景干扰以及背景信息,能有效降低背景和目标位置的相关性。实验表明,改进的方法能有效提高目标的跟踪精度。