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在视频分析处理领域中,特别是在视频监控领域,目标跟踪正在受到越来越多的关注。由于在实际应用中,利用运动摄像机拍摄的视频中,会造成背景的运动和目标尺寸的变化,即使是在固定摄像机拍摄的视频中,也会由于背景环境的复杂,造成目标的丢失和干扰。针对这一问题,为了改善在复杂场景下的目标跟踪效果,提出了结合梯度方向直方图(HOG)和粒子滤波的目标跟踪算法。此方法是通过在传统粒子滤波算法的算法框架下,增加目标跟踪的特征,提高了跟踪的鲁棒性,并根据检测结果确定目标。实验仿真表明,与传统单一特征的粒子滤波算法相比,文中