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传统的基于粒子滤波的目标跟踪中,通常待跟踪的目标或者在视频初始帧中由人工指定,或者需要对背景进行建模后由背景差方法进行分割,受人类视觉感知机制的启发,提出一种基于尺度不变特征转换（scale invariant feature transform,SIFT）流的动态视觉显著性算法,结合颜色、亮度以及方向等静态特征以实现对感兴趣目标的自动定位;通过融合静态显著性与动态显著性形成总显著图,并选择显著性最高的目标作为待跟踪的感兴趣目标;通过提取目标区域的颜色、梯度及旋转不变局部二进模式（local binary