【摘 要】
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在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移，影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题，提出一种基于图层的离散域均值漂移算法，在离散域提取
【基金项目】
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福建省教育厅基金资助项目(JA12263,JB11127);福州市科技合作基金资助项目(2013-G-86)
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在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移，影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题，提出一种基于图层的离散域均值漂移算法，在离散域提取基于核的直方图作为目标模型，并对离散分区中的目标函数进行平滑以避免寻优搜索陷入局部极小值，从而提高目标跟踪性能。实验结果表明，与多示例学习算法相比，该算法的跟踪精度提高了16％，具有更好的实时性和鲁棒性。
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